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針對(duì)移動(dòng)自組網(wǎng)（ MANET，mobile ad hoc networks）入侵檢測(cè)過程中的攻擊類型多樣性和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)海量性問題，提出了一種基于改進(jìn)k-means算法的MANET異常檢測(cè)方法。通過引入劃分貢獻(xiàn)度的概念，可合理地計(jì)算各維特征在檢測(cè)中占有的權(quán)重，并將遺傳算法與快速聚類檢測(cè)算法k-means相結(jié)合，解決了聚類檢測(cè)結(jié)果容易陷入局部最優(yōu)的問題，進(jìn)而，提出了以上檢測(cè)算法在MapReduce框架下的設(shè)計(jì)方案，利用種群遷移策略在分布式處理器上實(shí)現(xiàn)了并行聚類檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的檢測(cè)準(zhǔn)確率和運(yùn)行效率均優(yōu)于傳統(tǒng)聚類檢測(cè)方法。
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