基于聚类的高效入侵检测系统研究与实践

"计算机研究 - 基于聚类的入侵检测方法研究.pdf"文件探讨了在当前网络环境下，传统入侵检测技术面临的挑战，如效率低下、速度缓慢以及对未知攻击的识别能力不足。为了应对这些问题，研究者将数据挖掘中的聚类技术引入入侵检测系统，特别是基于密度和网格的聚类算法，这些算法具有处理复杂形状聚类和处理大规模数据时时间效率高的优势。 论文首先回顾了课题的研究背景，指出随着互联网的普及和网络应用的广泛，网络安全问题日益突出。网络威胁如恶意软件、僵尸网络、网络战争等对用户的信息安全构成严重威胁。为了提高检测系统的性能，作者创新地采用网格聚类算法，解决网格边界数据点的聚类问题，并优化聚类效果，以便实时处理数据流并捕捉其变化规律。这种方法有助于提高入侵检测的准确性和响应速度，尤其是在大规模数据集上。 论文构建了一个入侵检测系统模型，并选择了KD树、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）等经典聚类算法进行实验。在CU P99数据集上进行了实验证明，结果显示，通过集成聚类技术，所提出的入侵检测方法显著提升了检测率和检测速度，对于应对未知攻击具有明显优势。因此，该研究为网络环境中高效、准确的入侵检测提供了一种新的思路和技术支持，对于保障网络安全具有实际意义。"