宋凌
- 作品数：5 被引量：20H指数：2
- 供职机构：湘潭大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的半监督入侵检测算法被引量：8
- 2008年
- 针对无监督学习的入侵检测算法准确度不高、监督学习的入侵检测算法训练样本难以获取的问题,提出了一种粒子群改进的K均值半监督入侵检测算法,利用少量的标记数据生成正确样本模型来指导大量的未标记数据聚类,对聚类后仍未能标记的数据采用粒群优化的K均值聚类,有效提高分类器的分类准确性,并实现了对新类型攻击的检测。实验结果表明,算法的整体检测效果明显优于基于无监督学习和监督学习的检测算法。
- 宋凌李枚毅李孝源
- 关键词：半监督聚类入侵检测粒群优化K均值
- 基于粒群优化的K均值算法及其应用被引量：9
- 2008年
- 针对K均值聚类算法依赖于初始值的选择,且容易收敛于局部极值的缺点,提出一种基于粒群优化的K均值算法。利用粒群优化指导K均值算法的初始值选择,使其容易收敛到全局极值。将该算法应用到入侵检测中,实验结果表明该算法聚类效果好、收敛快、容易实现。
- 宋凌李枚毅李孝源
- 关键词：粒群优化入侵检测K均值
- 基于半监督聚类的入侵防御系统研究
- 传统的计算机网络安全解决方案主要指防火墙和入侵检测系统,这些方法都有其自身不足之处,入侵防御技术作为防护计算机网络免遭入侵破坏的一种有效手段在网络安全领域日益受到研究人员的重视,成为目前信息安全领域的研究热点之一。
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- 宋凌
- 关键词：入侵防御入侵检测半监督学习K均值粒群优化
- 文献传递
- 个性化智能安全中面向正示例的自组织聚类学习
- 2006年
- 针对个性化智能安全服务的需要,提出了一种新的个性化智能安全服务范式,并为此构造了面向正示例的自组织聚类学习器作为这类服务范式的核心技术,然后对提出的学习算法进行了入侵检测实验及分析.
- 李枚毅宋凌蔡自兴
- 动态环境下一种改进的小生境粒子群算法被引量：2
- 2008年
- 为了提高在动态环境下追踪变化的极点的可靠性和精确性的能力,避免算法收敛于一个最优解,提出了一种改进的小生境微粒群算法。使用DF1(Dynamic Function1)生成的复杂动态环境对这种算法进行了验证,并与经典的APSO(Adaptive Particle Swarm Optimizer)算法进行了对比,实验结果表明了该算法的有效性。
- 李孝源李枚毅宋凌
- 关键词：动态环境小生境微粒群算法DFL
