發(fā)布時(shí)間：2018-11-22 12:11

【摘要】：針對現(xiàn)有入侵檢測技術(shù)的不足,文章研究了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常入侵檢測系統(tǒng),將多標(biāo)記和半監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用于入侵檢測,提出了一種基于多標(biāo)記學(xué)習(xí)的入侵檢測算法。該算法采用"k近鄰"分類準(zhǔn)則,統(tǒng)計(jì)近鄰樣本的類別標(biāo)記信息,通過最大化后驗(yàn)概率(maximum a posteriori,MAP)的方式推理未標(biāo)記數(shù)據(jù)的所屬集合。在KDD CUP99數(shù)據(jù)集上的仿真結(jié)果表明,該算法能有效地改善入侵檢測系統(tǒng)的性能。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of the existing intrusion detection technology, this paper studies the anomaly intrusion detection system based on machine learning, applies multi-label and semi-supervised learning to intrusion detection, and proposes an intrusion detection algorithm based on multi-label learning. The algorithm uses the "k-nearest neighbor" classification criterion, statistics the class tagging information of the nearest neighbor samples, and deduces the unmarked data set by maximizing the posterior probability (maximum a posteriori,MAP. Simulation results on KDD CUP99 datasets show that the proposed algorithm can effectively improve the performance of intrusion detection systems.
【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;紫光軟件系統(tǒng)有限公司;南京郵電大學(xué)通達(dá)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】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2349348