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基于最小生成树改进K-means聚类的网络入侵检测技术: 收藏
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引用; 《重庆科技学院学报（自然科学版）》2022年第6期24卷 38-41页; 作者：王红陈功平六安职业技术学院安徽六安237158; 针对网络入侵检测技术存在的问题,设计了一种基于最小生成树改进K-means聚类的网络入侵检测技术。利用最小生成树改进K-means聚类算法,对入侵检测数据进行预处理,设计不同密度的聚类筛选过程,去除冗余数据。构建网络入侵检测模型,将字...; 针对网络入侵检测技术存在的问题,设计了一种基于最小生成树改进K-means聚类的网络入侵检测技术。利用最小生成树改进K-means聚类算法,对入侵检测数据进行预处理,设计不同密度的聚类筛选过程,去除冗余数据。构建网络入侵检测模型,将字符型特征转化为数值型数据,优化入侵检测流程,以实现网络入侵检测。实验结果表明,与传统网络入侵检测技术相比,本技术的性能更优,检测效果更好。; 来源：详细信息评论

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