基于蚁群聚类的入侵检测警报过滤技术

摘要

随着网络攻击行为的日益增多,网络信息安全已成为全球共同关心的问题。现在主流的入侵检测系统普遍存在的问题是产生了大量的报警信息,有着很高的误报率。文章提出了一种数据挖掘技术来减少入侵检测系统产生的误报,提高检测的准确性。这种数据挖掘技术是基于混合蚁群算法的无监督聚类方法,在不需要已有知识的情况下能够发现入侵者的行为集群。我们使用K均值聚类算法来加快蚁群算法的收敛速度。实验结果表明,我们所提出的方法具有更高的检出率和更低的误报率。