-
公开(公告)号：CN112383551A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011280395.7
申请日：2020-11-16
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的网络入侵检测方法，包括使用平均最近邻法求得数据集候选Eps参数集合A；依次选用不同K值所对应的K‑平均最近邻距离；继续执行步骤S2，当生成的簇数不为N时，选取簇数N时所对应的最大K值作为最优K值；最后K值对应的K‑平均最近邻距离Dk则为最优Eps参数，最优K值对应的MinPts参数则为最优MinPts参数。本发明针对不同攻击类型使用不同机器学习算法，同时引入密度聚类算法，提高了数据处理阶段的处理速度，同时也提高了整体监测效果的精度；使U2R和R2L的检测效果有了明显的提升。
Search Results
1
records
(took 0.015 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
