【摘要】：針對入侵檢測中少數(shù)類異常數(shù)據(jù)的檢測精度較低的問題,提出基于支持向量聚類的不平衡數(shù)據(jù)無監(jiān)督檢測算法.方法采用支持向量聚類對所有未知樣本進行聚類,根據(jù)不同類別樣本內(nèi)在屬性的差異,用改進的重抽樣方法選擇樣本,平衡數(shù)據(jù)集的分布,對新的數(shù)據(jù)集進行學(xué)習.經(jīng)過KDD99的測試表明,該方法能有效檢測出少數(shù)類樣本.
[Abstract]:Aiming at the problem of low detection accuracy of a few kinds of abnormal data in intrusion detection, an unsupervised detection algorithm for unbalanced data based on support vector clustering is proposed. Methods support vector clustering was used to cluster all the unknown samples. According to the differences of the intrinsic attributes of different samples, the improved method of resampling was used to select the samples, balance the distribution of the data sets, and study the new data sets. The KDD99 test shows that this method can detect a small number of samples effectively.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計算科學(xué)學(xué)院;
【分類號】：TP393.08;TP311.13

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本文編號：2369016