[发明专利]一种基于数据挖掘的网络异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于数据挖掘的网络异常检测方法，包括系统标准输入、输出stdio；系统标准库stdlib；系统数学函数库math；首先，启动主程序文件detection.cpp，读入待检测的数据和进行预处理；调用聚类分析和生成模块clust.cpp，将前一步所得个体作为聚类划分方法的初始中心点，由此模块对数据进行划分并产生聚类；调用数据可读性转换模块trap.cpp对产生的聚类进行标识，确定正常数据和异常数据类型；报警模块alert.cpp向控制台输出正常数据和异常数据的信息。本发明有效地应用数据挖掘技术于入侵检测中，基于入侵检测的应用需要对原有的聚类分析算法进行改进，使得算法能够适用于入侵检测的环境和数据类型，达到入侵检测的目的，并提高入侵检测的检测率，降低误报率。

主权项

一种基于数据挖掘的网络异常检测方法，包括：系统标准输入、输出：stdio；系统标准库:stdlib；系统数学函数库:math；系统标准输入、输出流:iostream；其特征在于：具体包括如下步骤：S1、首先，启动主程序文件detection.cpp，读入待检测的数据和进行预处理；S2、依次调用数值化程序num.epp、数据归一化程序format.cpp两个文件对数据进行预处理，提高后面算法的运行效率；S3、调用个体适应度计算程序fitcal.cpp计算个体的适应度，以用于选择算子部分的赌盘选择；S4、调用遗传算子程序genetic.cpp；S5、调用聚类分析和生成模块clust.cpp，将前一步所得个体作为聚类划分方法的初始中心点，由此模块对数据进行划分并产生聚类；S6、调用数据可读性转换模块trap.cpp对产生的聚类进行标识，确定正常数据和异常数据类型；S7、报警模块alert.cpp向控制台输出正常数据和异常数据的信息。