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基于特征选择和聚类的入侵检测的研究的中期报告
【摘要】本文基于特征选择和聚类方法，提出了一种新型的入侵检测模型。首先，采用CFS算法优化特征集合，去除无关或冗余的特征；然后，使用K-medoids聚类方法将相似的网络数据聚为一类，从而建立起网络数据的类别分布模型；最后，利用类别分布模型对新数据进行分类，判断是否为入侵行为。实验结果表明，该模型具有较高的检测精度和较低的误报率。
【关键词】入侵检测；特征选择；聚类方法；CFS算法；K-medoids
1.研究背景
网络安全问题日益严重，威胁着以网络为基础的各种系统。其中，入侵是网络安全领域中的一个重要问题。入侵指未经授权访问计算机系统、应用程序、服务或数据的行为。因此，需要在网络中实现有效的入侵检测技术，以及时发现和阻止入侵行为。
入侵检测系统是一种防范入侵威胁的技术，主要分为基于特征和基于行为的方法。其中，基于特征的方法主要利用网络数据的统计特征，如数据包大小、协议等进行检测。基于行为的方法则主要关注网络用户的行为模式，在网络流量中识别出异常行为。
2.研究内容与方法
本文旨在研究一种基于特征选择和聚类方法的入侵检测模型，具体内容如下。
2.1特征选择
特征选择是入侵检测中的重要问题。为了降低特征空间的维度和去掉冗余和不相关的特征，本文采用CFS算法对数据集进行特征选择。CFS算法是一种经典的特征选择算法，它利用了特征之间的相关性，并对特征进行了加权。
2.2聚类方法
在特征选择后，我们将相似的网络数据聚为一类。由于K-means算法对噪声和离群点比较敏感，为了提高聚类效果，本文采用了K-medoids算法。K-medoids算法类似于K-means算法，但K-medoids选取聚簇的代表点时使用的是中位数，能够更好地处理离群点和噪声。
2.3模型建立
我们将网络数据按聚类结果划分为不同的类别，并统计每个类别的分布频率，得到网络数据的类别分布模型。对于新的网络数据，我们可以利用类别分布模型进行分类，判断其中是否有入侵行为。
3.实验结果与分析
本文采用了KDDCup1999数据集进行实验，评估了模型的检测精度和误报率。实验结果表明，我们提出的入侵检测模型具有较高的检测精度和较低的误报率，可作为一种有效的入侵检测方法使用。
4.结论与展望
本文提出了一种基于特征选择和聚类方法的入侵检测模型，实验结果表明该模型具有较高的检测精度和较低的误报率。未来，我们将继续优化模型算法，探索新的网络安全领域，提高入侵检测的效果和实时性。