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《基于聚類組織協(xié)同進化的入侵檢測算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
1、萬方數據第27卷第7期計算機仿真2010年7月文章編號：1006—9348(2010)07-0088一04基于聚類組織協(xié)同進化的入侵檢測算法杜昌鈺1，賈慶節(jié)2(1．貴州民族學院，貴州貴陽550025；2．鄭州大學西亞斯國際學院電子信息工程學院，河南鄭州451150)摘要：為解決組織協(xié)同進化分類算法起始狀態(tài)偏低以及進化過程緩慢的問題，提出一種基于組織概念與編碼問題處理相結合的聚類組織協(xié)同進化算法，算法從樣本數據集數量巨大的特點出發(fā)。將聚類后的數據塊定義為組織，在改進算法初始狀態(tài)的同時，使之更加適合數據成分較大的入侵檢測。通過KDDCUP99數據集進行仿真對比實驗的結果表明，算法的入侵檢測比較高
2、，對于問題的解決方式與入侵檢測系統(tǒng)可以實現無縫對接，算法可行有效。關鍵詞：入侵檢測；網絡安全；組織協(xié)同進化中圖分類號：TPl8文獻標識碼：AIntrusionDetectionBasedonClusteringorganizationalCo．．EvolutionaryClassifierDUChang—yul．JIAQing-jie2(1．GuizhouUniversityforNationalities，?MathsandComputerScience?CoHege，GuiyangGuizhou550025，China；2．SiasInternationalUniversity，Scho
3、olofElectronicsandInformationEngineeringDepartmentofComputerScience，ZhengzhouHenan451150，China)ABSTRACT：Tosolvelowinitialstateoforganizationcoordinationevolutionsortingalgorithmandlowevolutionprocess，aneworganizationcoordinationevolutionsortingalgorithmbasedonthecoordinationevolutionthoughtWaspropo
4、sed．Simultaneouslytheconceptorganizationhassolvedtheproblemofsamplecodingofthegeneralevolutionalgorithm．Withhugesampledata，clusterthoughtisintegratedintheorganizationcoordinationevolutionalgorithm．Soitformstheclusterorganizationcoordinationevolutionalgorithm．Thesimulationresultoftheoppositeexperime
5、ntontheKDDCUP99datasetwiththisalgorithmindicatesthattheinvasiondetectingratewiththisalgorithmisquitehighanditmayrealizethe$ealTiles$dockingofthewayofproblemsolutionandtheinvasiondetectingsystem．Sothealgorithmcanmakework．KEYWORDS：Intrusiondetection；Networksecurity；OrganizationCO—evolutionary1引言隨著“入侵
6、檢測模型”?概念的引入，入侵檢測技術受到越來越多的人們的關注，研究者們將各種模式分類的方法應用到入侵檢測領域：基于統(tǒng)計的方法，支撐矢量機的方法舊J，聚類的方法∞1，以及人工免疫的方法H1等等。通過應用這些算法，人們取得了不錯的結果，但是還遠沒有達到實際應用所要求的效果。在研究者們探究領域不斷拓展的同時，又出現了組織協(xié)同進化分類算法(以下簡稱OCEC)以及模糊組織協(xié)同進化算法(以下簡稱OCEFC)，它們都是一種基于協(xié)同進化原理的、具有很高準確率的分類算法，但通過對OCEC和入侵檢測數據KDDCUP99進行分析發(fā)現，傳統(tǒng)OCEC在海量數據處收稿日期：2009—11—10修回日期：2010一Ol一
7、24—88一理的準確率方面以及訓練樣本中已知的正常數據和入侵類型數據、未知入侵類型數據的分類上，并不是十分有效。為了解決這個問題，結合聚類算法對OCEC進行了改進，提出了聚類組織協(xié)同進化分類算法(以下簡稱COCEC)。COCEC通過聚類對初始數據分塊，經過聚合分塊后的數據產生的組織較少，進行數據分類的規(guī)則也大大減少，從而達到對數據進行比較全面學習以及提高數據分類速度和效率的目標。通過對KDDCUP99數據集的
