【摘要】：針對(duì)入侵檢測(cè)中少數(shù)類(lèi)異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)精度較低的問(wèn)題,提出基于支持向量聚類(lèi)的不平衡數(shù)據(jù)無(wú)監(jiān)督檢測(cè)算法.方法采用支持向量聚類(lèi)對(duì)所有未知樣本進(jìn)行聚類(lèi),根據(jù)不同類(lèi)別樣本內(nèi)在屬性的差異,用改進(jìn)的重抽樣方法選擇樣本,平衡數(shù)據(jù)集的分布,對(duì)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí).經(jīng)過(guò)KDD99的測(cè)試表明,該方法能有效檢測(cè)出少數(shù)類(lèi)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(jì)算科學(xué)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08;TP311.13

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8 陳宇s，

本文編號(hào)：2369016