資料介紹
針對移動自組網(wǎng)( MANET,mobile ad hoc networks)入侵檢測過程中的攻擊類型多樣性和監(jiān)測數(shù)據(jù)海量性問題,提出了一種基于改進k-means算法的MANET異常檢測方法。通過引入劃分貢獻度的概念,可合理地計算各維特征在檢測中占有的權(quán)重,并將遺傳算法與快速聚類檢測算法k-means相結(jié)合,解決了聚類檢測結(jié)果容易陷入局部最優(yōu)的問題,進而,提出了以上檢測算法在MapReduce框架下的設(shè)計方案,利用種群遷移策略在分布式處理器上實現(xiàn)了并行聚類檢測。實驗結(jié)果證明了該方法的檢測準(zhǔn)確率和運行效率均優(yōu)于傳統(tǒng)聚類檢測方法。
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