基于靜態(tài)集成PU學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流分類的入侵檢測方法
本文選題:入侵檢測 + PU學(xué)習(xí); 參考:《西北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年04期
【摘要】:從數(shù)據(jù)流角度提出一種靜態(tài)的集成PU學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流分類的入侵檢測方法,在實驗驗證中通過對不同數(shù)據(jù)集指標(biāo)比較,證明了算法的有效性,可在減少人工標(biāo)注量的同時取得較好的檢測效果。
[Abstract]:A static integrated PU learning data stream classification intrusion detection method is proposed from the viewpoint of data flow , and the validity of the algorithm is proved by comparing different data set indexes in the experimental verification , and the better detection effect can be achieved while reducing the manual marking amount .
【作者單位】: 陜西廣播電視臺播出部;西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西安航空學(xué)院計算機(jī)系;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61202184) 陜西省教育廳基金資助項目(2013JK1152)
【分類號】:TP393.08
【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號:1744051
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