基于孤立点检测的入侵检测方法研究

提出了一种基于孤立点检测的核聚类入侵检测方法.该方法的基本思想是首先将输入空间中的样本映射到高维特征空间中,并通过重新定义特征空间中数据点到聚类之间的距离来生成聚类,并根据正常类比例N来确定异常数据类别,然后再用于真实数据的检测.该方法具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类,并且不需要用人工的或其他的方法来对训练集进行分类.实验采用了KDD99的测试数据,结果表明,该方法能够比较有效地检测入侵行为.