Pesquisa sobre detecção de intrusão baseada em combinação melhorada de K-means e SVM de múltiplos níveis

Visando o problema de que o algoritmo tradicional de detecção de intrusão em redes apresenta as desvantagens de baixa eficiência de detecção e alta taxa de falsos positivos, foi proposto um algoritmo de detecção de intrusão em redes baseado em K-means melhorado e SVM de múltiplos níveis. O algoritmo primeiro divide os dados a serem detectados em diferentes clusters com o K-means aprimorado e os classifica como normais ou anômalos; em seguida, utiliza o SVM de múltiplos níveis para marcar o cluster anômalo para uma classificação detalhada, realizando finalmente a detecção de ataques à rede. O algoritmo de detecção de intrusão proposto utiliza o conjunto de dados NSL-KDD para simular o experimento. Os resultados mostram que o algoritmo proposto pode melhorar a taxa de detecção de intrusões em redes e reduzir a taxa de falsos positivos. É uma forma eficaz de proteção à segurança da rede.