本文關(guān)鍵詞：基于單分類支持向量機(jī)和主動(dòng)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)研究　出處：《通信學(xué)報(bào)》2015年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 網(wǎng)絡(luò)安全 異常檢測(cè) 單分類支持向量機(jī) 主動(dòng)學(xué)習(xí)

【摘要】：對(duì)基于支持向量機(jī)和主動(dòng)學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法進(jìn)行了研究,首先利用原始數(shù)據(jù)采用無監(jiān)督方式建立單分類支持向量機(jī)模型,然后結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)找出對(duì)提高異常檢測(cè)性能最有價(jià)值的樣本進(jìn)行人工標(biāo)記,利用標(biāo)記數(shù)據(jù)和無標(biāo)記數(shù)據(jù)以半監(jiān)督方式對(duì)基于單分類支持向量機(jī)的異常檢測(cè)模型進(jìn)行擴(kuò)展。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法能夠利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)獲取性能提升,并能夠通過主動(dòng)學(xué)習(xí)減小人工標(biāo)記代價(jià),更適用于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息安全中心;解放軍61741部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202082,61370194)~~
【分類號(hào)】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 1引言在日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,網(wǎng)絡(luò)攻擊越來越多樣化和復(fù)雜化,新的攻擊手段層出不窮。異常檢測(cè)通過訓(xùn)練集為網(wǎng)絡(luò)行為建立特征輪廓模型,通過計(jì)算新數(shù)據(jù)與正常行為模型的偏離程度來判斷是否存在異常行為,與基于特征規(guī)則庫的誤用檢測(cè)方式相比,異常檢測(cè)能夠檢測(cè)出未知類型的攻擊,

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1 侯澍e，

本文編號(hào)：1316766