【摘 要】
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提出了一种无监督的两阶段聚类算法TPC（Two-Phase Clustering Algorithm）用于识别DoS（denial of service）/DDoS（distributed denial of service）攻击流数据,算法第一阶段根据样本的
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,苏州大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目“八六三”（2005AA775050）资助.
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提出了一种无监督的两阶段聚类算法TPC（Two-Phase Clustering Algorithm）用于识别DoS（denial of service）/DDoS（distributed denial of service）攻击流数据,算法第一阶段根据样本的距离相似性计算密度区域和稀疏区域,利用密度连接的概念对样本集进行初步聚合,第二阶段利用聚类内部的散布程度和样本平均距离来表示计算聚类之间的相似性,对性质相似的聚类进一步递归聚合，算法不仅够识别不规则形状的聚类,还能识别对不同密度的聚类,解决了密度聚类
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