刘鹏程
- 作品数：3 被引量：49H指数：2
- 供职机构：桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金广西教育厅科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于数据挖掘的入侵检测技术研究
- 网络正在向世界各地迅猛扩张,据一份统计资料[1]显示在2012年5月31日全球范围内Internet用户已达2,405,518,376人,这占到全球总人数的34.3％,在2000年到2012年之间Internet用户增长...
- 刘鹏程
- 关键词：支持向量机模糊C均值聚类算法数据挖掘入侵检测
- 文献传递
- 基于投影数据库的改进单向COFI-tree关联分类被引量：2
- 2014年
- 针对关联分类算法面对大数据集事务库时的候选集庞大、难以生成挖掘数据结构和高资源消耗等问题,提出了一种基于投影数据库的改进单向COFI-tree频繁项集生成算法,结合相关性度量等剪枝操作提取高效的分类规则,通过分治数据库有效降低整个数据库对资源的需求,减小对频繁项集的搜索空间和非频繁项集的数量,从而实现对频繁项集生成的优化过程.实验结果表明该算法通过生成初始投影数据库,并利用单向COFI-tree挖掘频繁项集的时间远小于同类算法对数据集进行直接挖掘,为大数据集的关联分类挖掘提供了一种新的解决途径.
- 唐成华刘鹏程强保华王文波
- 关键词：投影数据库频繁项集
- 基于特征选择的模糊聚类异常入侵行为检测被引量：47
- 2015年
- 网络攻击连接具有行为的多变性和复杂性等特征,利用基于传统聚类的行为挖掘技术来构建异常入侵检测模型是不可行的.针对网络攻击行为的特点,提出了基于特征选择的模糊聚类异常入侵模型.首先通过层次聚类算法改善了FCM聚类算法结果对初始聚类中心的敏感性,再利用遗传算法的全局搜索能力克服了其在迭代时易陷入局部最优的缺点,并将它们结合构成一种AGFCM算法;然后采用信息增益算法对网络攻击连接数据集的特征属性进行排序,同时利用约登指数来删减数据集的特征属性以确定特征属性容量;最后利用低维特征属性集和改进的FCM聚类算法构建了异常入侵检测模型.实验结果表明该模型对绝大多数的网络攻击类型具有很好的检测能力,为解决异常入侵检测模型的误警率和检测率等问题提供了一种可行的解决途径.
- 唐成华刘鹏程汤申生谢逸
- 关键词：模糊聚类层次聚类模糊C均值异常检测
