【摘 要】
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为了进一步提高网络入侵检测技术的检测率，降低误报率和漏报率。针对普通聚类算法存在的聚类结果对随机选取初始聚类中心敏感、分类结果不稳定，从而造成的检测率低、漏报和误报
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为了进一步提高网络入侵检测技术的检测率，降低误报率和漏报率。针对普通聚类算法存在的聚类结果对随机选取初始聚类中心敏感、分类结果不稳定，从而造成的检测率低、漏报和误报率高的特点。提出一种基于动态聚类算法的网络入侵检测模型，实验结果表明通过在K-均值聚类算法的基础上增加动态迭代调整聚类中心，使聚类结果更稳定更准确。与K-均值聚类等算法相比提高了网络入侵检测的性能，从而表明该算法的可行性、有效性。
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