【摘要】：入侵檢測數(shù)據(jù)具有信息冗余量大、標(biāo)記數(shù)據(jù)難以獲得等特點(diǎn)。傳統(tǒng)入侵檢測方法難以消除冗余信息并且需要大量已標(biāo)記樣本做訓(xùn)練集,導(dǎo)致檢測效率降低,實(shí)用性下降。為了解決上述問題,提出一種結(jié)合屬性約簡與半監(jiān)督協(xié)同訓(xùn)練的算法。該算法充分發(fā)揮了大量未標(biāo)記樣本的監(jiān)督作用。首先將入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡,利用約簡結(jié)果建立一個(gè)支持向量機(jī)(SVM)基分類器,然后將其與另外兩個(gè)SVM輔助分類器做協(xié)同訓(xùn)練。如此,分類器界面得到反復(fù)修正,分類器的性能逐步得到改善,最終分類精度得到明顯提高。在入侵檢測數(shù)據(jù)集KDDCUP99上的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅可以提高檢測精度,同時(shí)還具有良好的可行性、穩(wěn)定性。
[Abstract]:Intrusion detection data is characterized by large amount of redundant information and difficult to obtain tagged data. Traditional intrusion detection methods are difficult to eliminate redundant information and need a large number of labeled samples to do training set, which results in lower detection efficiency and lower practicability. In order to solve the above problems, an algorithm combining attribute reduction and semi-supervised training is proposed. The algorithm has the function of supervising a large number of unlabeled samples. Firstly, the intrusion data is reduced to attributes, and a support vector machine (SVM) (SVM) base classifier is established by using the reduction results, and then it is trained in cooperation with the other two SVM auxiliary classifiers. As a result, the classifier interface is modified repeatedly, the performance of the classifier is improved step by step, and the classification accuracy is improved obviously. The simulation results on the intrusion detection dataset KDDCUP99 show that the proposed algorithm can not only improve the detection accuracy, but also has good feasibility and stability.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(05KJD52006) 江蘇科技大學(xué)科研資助項(xiàng)目(2005DX006J)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2258707