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網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量的增大對入侵檢測系統(tǒng)的實時性提出了更高的要求，壓縮訓(xùn)練數(shù)據(jù)可加快未知樣本的分類處理速度。針對數(shù)據(jù)量過大造成壓縮處理和聚類效率低下的難題，提出了一種改進的自適應(yīng)AP （affinity propa-gation）聚類方法，采取直接關(guān)聯(lián)與簇中心距離較近樣本的方法，減少聚類樣本數(shù)量，降低聚類時空消耗，并依據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果，不斷調(diào)整聚類參數(shù)，精確聚類結(jié)果。2個網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集的應(yīng)用結(jié)果表明，該方法可從大規(guī)模樣本中有效聚出代表性子集，在保證準(zhǔn)確率的前提下，提高入侵檢測的實效性。
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