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面向海量病毒样本家族聚类方法的研究
1
作者
赵跃华
林聚伟
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第18期118-121,共4页
计算机反病毒厂商每天接收成千上万的病毒样本,如何快速有效地将这些海量样本家族化是一个亟待解决的问题。提出了一种可伸缩性的聚类方法,面对输入海量的病毒样本向量化特征集,使用局部敏感哈希索引技术进行初次快速聚类,使用扩展K均...
计算机反病毒厂商每天接收成千上万的病毒样本,如何快速有效地将这些海量样本家族化是一个亟待解决的问题。提出了一种可伸缩性的聚类方法,面对输入海量的病毒样本向量化特征集,使用局部敏感哈希索引技术进行初次快速聚类,使用扩展K均值算法进行二次细致聚类。实验表明该聚类方法在有限牺牲准确度的情况下,大为提高了病毒聚类的时间效率。
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关键词
病毒家族
可伸缩性聚类
局部敏感哈希
扩展
k
均值
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职称材料
基于扩展K均值算法的入侵检测模型
2
作者
秦川
《电脑知识与技术(过刊)》
2013年第5X期3267-3269,3279,共4页
该文提出了一个基于扩展K均值算法的入侵检测模型。首先介绍了入侵检测研究的发展概况以及K均值算法及其扩展版本。接着描述了基于扩展K均值算法的入侵检测模型。最后,通过实验仿真利用KDD Cup1999数据集对模型的效能进行了验证。
关键词
入侵检测
网络安全
扩展
k
均值
算法
数据挖掘
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职称材料
题名
面向海量病毒样本家族聚类方法的研究
1
作者
赵跃华
林聚伟
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第18期118-121,共4页
文摘
计算机反病毒厂商每天接收成千上万的病毒样本,如何快速有效地将这些海量样本家族化是一个亟待解决的问题。提出了一种可伸缩性的聚类方法,面对输入海量的病毒样本向量化特征集,使用局部敏感哈希索引技术进行初次快速聚类,使用扩展K均值算法进行二次细致聚类。实验表明该聚类方法在有限牺牲准确度的情况下,大为提高了病毒聚类的时间效率。
关键词
病毒家族
可伸缩性聚类
局部敏感哈希
扩展
k
均值
Keywords
malware family
scalable clustering
Locality Sensitive Hash(LSH)algorithm
extended
k
-means
分类号
TP309.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于扩展K均值算法的入侵检测模型
2
作者
秦川
机构
青海师范大学计算机学院
出处
《电脑知识与技术(过刊)》
2013年第5X期3267-3269,3279,共4页
文摘
该文提出了一个基于扩展K均值算法的入侵检测模型。首先介绍了入侵检测研究的发展概况以及K均值算法及其扩展版本。接着描述了基于扩展K均值算法的入侵检测模型。最后,通过实验仿真利用KDD Cup1999数据集对模型的效能进行了验证。
关键词
入侵检测
网络安全
扩展
k
均值
算法
数据挖掘
Keywords
Intrusion detection
networ
k
security
extended
k
-Means
data mining
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向海量病毒样本家族聚类方法的研究
赵跃华
林聚伟
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
0
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职称材料
2
基于扩展K均值算法的入侵检测模型
秦川
《电脑知识与技术(过刊)》
2013
0
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职称材料
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