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理工类开题报告范文

导读：本文是关于理工类开题报告范文，希望能帮助到您！

题目：聚类算法研究及其在IDS中的应用

一、论文的研究内容

论文的研究内容包括两个方面：一是研究新的高效的聚类算

法;一是把已有的聚类算法或论文提出的新算法和入侵检测技术

相结合，从而提出一个好的入侵检测模型。具体的研究内容包括

以下几个点：

第一、针对聚类算法的研究问题：

1、如何提高算法的可扩展性

许多聚类算法在小于200个数据对象的小数据集上是高效率

的，但是无法处理一个大规模数据库里的海量对象。现有的聚类

算法只有极少数适合处理大数据集，而且只能处理数值型数据对

象，无法分析具有类属性的数据对象。

2、如何处理离群点

在实际应用中，估计数据集中的离群点可能是非常困难的，

很多算法通常丢弃增长缓慢的簇，这样的簇趋向于代表离群点。

然而在某些应用中，用户可能对相对较小的簇比较感兴趣，比如

入侵检测中，这些小的簇可能代表异常行为，那么我们需要考虑

在对算法影响更小的前提下，如何更好的处理这些离群点。

3、研究适合具有类属性数据的聚类算法的有效性

对聚类分析而言，有效性问题通常可以转换为最佳类别数K

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的决策。而目前有关聚类算法的有效性分析，大都集中在对数值

数据的聚类方式分析上。对于具有类属性的数据聚类，还没有行

之有效的分析方法。

第二、针对聚类算法在IDS应用中的研究问题：

1、如何结合聚类技术和入侵检测技术取得更好的效果

很多的聚类算法都已经和IDS应用环境结合起来了，很多研

究者对前人提出的算法作出改进后，应用到IDS系统中去，或者

提出一个全新的算法来适应IDS的要求。随着聚类技术的不断发

展，聚类技术在入侵检测中的应用将是一个很有前景的工作。我

们需要把更好的聚类技术成果应用到入侵检测中。

2、利用聚类技术处理入侵检测中的频繁误警

虽然入侵检测是重要的安全措施，然而它常常触发大量的误

警，使得安全管理员不堪重负，事实上，大量的误警是重复发生

并且频繁发生的，可以利用聚类技术来寻找导致IDS产生大量误

警的本质原因。

二、学位论文研究依据

学位论文的选题依据和研究意义，以及国内外研究现状和发

展趋势

聚类分析研究已经有很长的历史，其重要性及其与其他研究

方向的交叉特性已经得到了研究者的充分肯定。对聚类算法的研

究必将推动相关学科向前发展。另外，聚类技术已经活跃在广泛

的应用领域。作为与信息安全专业的交叉学科，近年来，聚类算

法在入侵检测方面也得到大量的应用。然而，聚类算法虽取得了

长足的发展，但仍有一些未解决的问题。同时，聚类算法在某些

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应用领域还没有充分的发挥作用，聚类技术和入侵检测技术结合

得还不够完善。在这种背景下，我们认为，论文的选题是非常有

意义的。

本论文研究的内容主要包括两个方面：聚类算法的研究以及

聚类算法在入侵检测中的应用。下面从两个方面阐述国内外这两

个方面的发展现状和趋势：

前人已经提出很多聚类算法，然而没有任何一种聚类算法可

以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，

根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法，可以将

聚类算法分为以下几种：

1.划分聚类算法

划分聚类算法需要预先指定聚类数目或聚类中心，通过反复

迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得

到最终的聚类结果，划分聚类算法典型代表是k-means算法[1]和

k-modoids算法。这些算法处理过程简单，运行效率好，但是存在

对聚类数目的依赖性和退化性。迄今为止，许多聚类任务都选择

这两个经典算法，针对k-means及k-modoids的固有弱点，也出

现了的不少改进版本。

2.层次聚类算法

又称树聚类算法