ABSTRACT Access-nätverksdetektion (ANID) är en oumbärlig roll när det gäller att garantera informationssäkerhet, där dataklassificering är ett nyckelförfarande. I detta dokument föreslår vi en algoritm av den utvecklade densiteten topp kluster med stöd vektor data beskrivning (SVDD), och det kan bryta igenom flaskhalsen av bearbetning av högdimensionella data med icke-uniform densitet i ANID-systemet. Den cutoff avstånd (dc) beroende på erfarenhet av densitet topp klusterering optimeras sedan av vår definierade koefficient kallas justerad siluett koefficient (ASIL). Detta kan övervinna den traditionella SIL:s olämplighet på grund av multibullerprover och klusterinstabilitet. För att generera en exakt klassificering, en förbättrad partikel svärm optimering algoritm utvecklas också till parametrarna för SVDD. Slutligen utvärderas den föreslagna algoritmen genom UCI-standarddatamängder och KDD 99-datamängder, och dessa resultat visar högre noggrannhet och robusthet jämfört med de konventionella metoderna. INDEX TERMS Access nätverk intrång upptäckt, densitet topp kluster, siluett koefficient, stöd vektor data beskrivning.
Zhang m.fl. REF föreslog den utvecklade klusteralgoritmen för densitetstoppar med beskrivning av vektordata (SVDD), och cutoff-avståndet optimerades av justerad siluettkoefficient.
Developed Density Peak Clustering With Support Vector Data Description for Access Network Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}