kmeans均值聚类算法改进的基于半监督聚类的入侵检测算法ASCID

资 源 简 介

kmeans均值聚类算法改进的基于半监督聚类的入侵检测算法ASCID

详 情 说 明

传统的Kmeans聚类算法在入侵检测应用中面临两个主要挑战：一是初始聚类中心选择的随机性容易导致结果不稳定；二是完全无监督的学习方式难以利用少量已知标签样本的信息。针对这些问题，ASCID算法提出了一种创新性的改进方案。

该算法的核心思想是将主动学习机制融入Kmeans框架，形成半监督学习范式。具体实现上，算法首先通过主动学习策略从少量标记样本中筛选最具信息量的样本，这些样本随后被用于指导聚类过程。在Kmeans迭代过程中，算法会动态调整已知标签样本对聚类中心的牵引力，使同类样本更紧密地聚集。

实验采用网络安全领域的标准KDD99数据集进行验证，结果显示相比传统Kmeans，ASCID算法表现出三个显著优势：检测率提升明显，说明算法能更准确地识别攻击行为；误报率显著降低，减少了正常流量被误判为攻击的情况；聚类结果稳定性增强，减少了因随机初始化带来的性能波动。这些改进使得该算法更适合实际网络安全环境的应用需求。