基于模糊聚类理论的入侵检测技术研究

入侵检测是保护系统安全的第二道防线,但传统的入侵检测技术存在许多不足。数据挖掘能从大量有噪声的随机数据中提取出有用的信息,在对网络检测数据进行基于性能的特征选择后,提出基于改进的模糊聚类算法和正交最小二乘法相结合的FORBF算法,该算法能够增强入侵检测系统对数据的处理能力,提高系统的检测功能。