基于点群聚类的计算机网络入侵节点选择算法研究

为解决传统计算机网络入侵节点选择算法存在选择准确性差,工作效率低的问题,本文提出研究基于点群聚类的计算机网络入侵节点选择算法。该算法首先进行入侵节点数据收集,对获取到的数据进行清洗、归约、转换等处理。利用点群聚类中的K-means 算法识别入侵节点,实现了计算机网络入侵节点选择。仿真结果表明:通过本文算法对计算机网络入侵节点进行选择的综合性能TotalScore值较高,用时较短,证明本算法能在更短的时间内实现网络入侵节点选择,更利于预防非法节点入侵,保护网络安全。