ABSTRACT Intrusionsdetekteringssystem (IDS) utgör en viktig grund för nätverksförsvaret. På grund av utvecklingen av cloud computing och sociala nätverk, genereras enorma mängder data, vilket oundvikligen medför stor press på IDS. Och därför blir det viktigt att effektivt dela upp data i olika klasser över stora data enligt datafunktioner. Dessutom kan vi vidare avgöra om man är normalt beteende eller inte baserat på klassinformationen. Även om klustermetoden baserad på K - medel för IDS har studerats väl, kan det tyvärr vara olämpligt att direkt använda den i stordatamiljön. Å ena sidan måste effektiviteten i datakluster förbättras. Å andra sidan skiljer sig från klassificeringen, det finns ingen enhetlig utvärderingsindikator för klusterfrågan, och därför är det nödvändigt att studera vilken indikator som är mer lämplig för att utvärdera klusterresultaten av IDS. I detta dokument föreslår vi en klustermetod för IDS baserad på Mini Batch K - medel kombinerat med huvudkomponentanalys. Först föreslås en förbehandlingsmetod för att digitalisera strängarna och sedan normaliseras datamängden för att förbättra klustereffektiviteten. För det andra används den huvudsakliga komponentanalysmetoden för att minska dimensionen av den bearbetade datamängden som syftar till att ytterligare förbättra klustereffektiviteten, och sedan används minisats K-medelmetoden för dataklustring. Mer specifikt använder vi K -means++ för att initiera centra av kluster för att undvika algoritmen att komma in i den lokala optimal, dessutom väljer vi Calsski Harabasz indikator så att klusterresultatet är lättare att bestämma. Jämfört med de andra metoderna visar de experimentella resultaten och tidskomplexhetsanalysen att vår föreslagna metod är effektiv och effektiv. Framför allt kan vår föreslagna klustermetod användas för IDS över big data-miljö. INDEX TERMS IDS, big data, klustering, huvudkomponentanalys, mini batch Kmeans.
Peng m.fl. i REF föreslå en klustermetod baserad på Mini Batch K-medel med PCA (PMBKM).
Clustering Approach Based on Mini Batch Kmeans for Intrusion Detection System Over Big Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}