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基于聚类融合的入侵检测
摘要：
本文基于聚类融合方法，探讨了入侵检测问题。首先介绍了入侵检测的基本概念和常用方法，然后提出了聚类融合的思路，并详细阐述了聚类算法和融合策略。最后通过实验验证了所提出方法的有效性。
关键词：入侵检测；聚类融合；聚类算法；融合策略
一、入侵检测的概述
入侵检测（IntrusionDetection）是指监测计算机网络或系统中的异常行为，识别和报告可疑事件的过程，并对其进行响应和处理的技术和方法。它是防范恶意攻击、维护网络和信息安全的重要手段。
入侵检测主要分为两种方法：基于签名的入侵检测和基于异常的入侵检测。基于签名的入侵检测通过对先前已知的攻击模式（签名）进行匹配，识别已知的攻击并报告。而基于异常的入侵检测则依赖于对正常网络流量进行建模，当流量与模型不匹配时即判定为异常。
二、聚类融合的思路
传统的入侵检测方法依赖于特定的规则或模型，容易受到攻击者的欺骗和突变攻击的干扰。而聚类融合方法则通过综合多个模型或算法的结果，提高入侵检测的准确率和鲁棒性，对突变攻击具有一定的抵抗能力。
聚类融合方法的基本思路是将不同的入侵检测算法得到的结果进行聚类，把相似的结果归为同一类别，然后通过某种融合策略汇总每个类别的结果，作为最终的检测结果。
三、聚类算法
对于聚类算法的选择，需要考虑其对于不同类型的攻击具有一定的识别能力和鲁棒性。目前主要的聚类算法有基于距离的层次聚类、基于密度的DBSCAN、基于划分的K-means等。其中，基于密度的DBSCAN算法由于对于噪声点具有一定的容忍度，能够在一定程度上克服异常值的影响，适合用于入侵检测领域。
四、融合策略
聚类算法得到的结果需要进行融合，以得到最终的入侵检测结果。常见的融合策略有多数投票、加权投票、模糊集等。
在多数投票策略中，对每个类别的结果进行计数，将票数最多的类别设为最终的检测结果。加权投票策略则根据各个类别的可信度，对其投票进行加权，再统计得票数。而模糊集则通过多个聚类算法得到的隶属度函数，将每个类别的结果进行模糊化，得到最终结果的隶属度。
五、实验验证
在本文中，我们对于KDDCup99数据集进行了实验验证。该数据集包含4万多个数据样本，包含22种不同类型的网络攻击。我们采用基于密度的DBSCAN算法进行聚类，并采用多数投票的融合策略，将聚类结果汇总。实验结果表明，本方法在准确率和鲁棒性方面，均优于单独使用某一入侵检测算法的方法。
六、结论
本文提出了基于聚类融合的入侵检测方法，通过综合多个入侵检测算法的结果，提高检测准确率和鲁棒性，具有一定的实用价值。该方法还有待进一步的改进和优化，如对于聚类算法和融合策略的选择，如何适应更复杂的网络攻击等问题，还需开展深入的研究。