改进聚类算法提升入侵检测：基于连接度的KDDCUP99实验

本文主要探讨了基于簇连接度的聚类优化算法在入侵检测领域的应用。针对传统的K-means和Fuzzy C-Means (FCM)聚类算法存在的局限性，即容易陷入局部最优解、对初始值敏感以及对噪音点和孤立点不鲁棒等问题，研究者提出了一个新的聚类算法。这种算法强调了对连接度的考虑，通过改进聚类过程，旨在提高聚类的稳定性和准确性，减少对初始聚类中心选择的依赖。 在介绍背景时，入侵检测是网络安全领域的重要组成部分，它通过分析网络活动来识别未经授权的攻击和入侵。根据检测原理，入侵检测可分为误用检测和异常检测两种方式。误用检测依赖于预先定义的规则库，而异常检测则利用数据挖掘和智能技术寻找非典型行为，更适合检测未知威胁。 作者引用了一些现有的研究成果，例如Portnoy的基于距离的聚类方法，罗敏博士的无监督聚类与支持向量机结合的方案，以及李庆华教授提出的有指导的异常检测方法。这些工作表明聚类方法在入侵检测中的应用越来越广泛，但传统的聚类算法如K-means和FCM在实际应用中仍面临挑战。 针对这些问题，论文作者党小超、郝占军和王筱娟设计并实现了基于簇连接度的聚类算法。这种算法通过连接度的概念，可能提高了聚类的鲁棒性和适应性，尤其是在处理复杂网络环境下的数据时。他们对KDDCUP99数据集进行了实验验证，结果显示该新算法在保持较高检测率的同时，有效地降低了误检率，显示出其在未知类数样本集上的优势。 这篇论文提出了一个创新的聚类算法，用于解决入侵检测中的问题，尤其是针对初始值敏感性和聚类效果的稳定性。它通过改进连接度的考虑，展示了在提高入侵检测性能方面的潜力，对于提升网络安全系统的实时性和有效性具有重要意义。未来的研究可能进一步探索如何优化算法的性能，使其在大规模、动态的网络环境中更有效应用。