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DPC数据库 基于密度骨干和模糊邻域的密度峰聚类 Abdulrahman Lotfi a ， Parham Moradi a ， Hamid Beigy b 计算机工程，库尔德大学，萨南达季，伊朗的一处 b谢里夫工业大学计算机工程系，伊朗德黑兰 抽象的 密度峰聚类（DPC）由于使用了非迭代过程而成为一种有效的聚类算法。 但是，DPC及其大多数改进都有以下缺点：（1）对截止距离参数高度敏感；（2）在计算局部密度时忽略数据的局部结构；（3）使用明快的内核来计算局部密度（4）遭受连锁React的原因

伊朗2010年被报出核工厂遭受“超级工厂”(Stuxnet)病毒攻击，蠕虫通过多个漏洞潜伏在工控系统近两年未被发现。相信诸如上述案例中的伊朗核工厂，大多网络中都会部署有各种形形色色的安全产品，杀毒软件,waf或IDS。但为什么那么大范围的攻击却依然久未被察觉？大型网络怎样才能更有效的做好入侵检测呢？本文讲介绍一些建设经验。常规的安全产品可能是一个杀毒软件，一个IDS，一个WAF，这能解决一个单点安全问题，但如果没有全局的信息汇聚与分析，很难实现对全局态势的感知。云计算与云安全是常被提起的概念，在