發(fā)布時(shí)間：2019-08-15 10:19

【摘要】：入侵檢測(cè)問(wèn)題可以模型化為數(shù)據(jù)流分類(lèi)問(wèn)題,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)流分類(lèi)算法需要標(biāo)注大量的訓(xùn)練樣本,代價(jià)昂貴,降低了相關(guān)算法的實(shí)用性.在PU學(xué)習(xí)算法中,僅需標(biāo)注部分正例樣本就可以構(gòu)造分類(lèi)器.對(duì)此本文提出一種動(dòng)態(tài)的集成PU學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流分類(lèi)的入侵檢測(cè)方法,只需要人工標(biāo)注少量的正例樣本,就可以構(gòu)造數(shù)據(jù)流分類(lèi)器.在人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,該方法具有較好的分類(lèi)性能,在處理偏斜數(shù)據(jù)流上優(yōu)于三種PU學(xué)習(xí)分類(lèi)方法,并具有較高的入侵檢測(cè)率.
[Abstract]:Intrusion detection problem can be modeled into data stream classification problem. The traditional data stream classification algorithm needs to be marked with a large number of training samples, which is expensive, which reduces the practicability of related algorithm.In PU learning algorithm, only some regular samples can be labeled to construct the classifier. In this paper, a dynamic intrusion detection method of integrated PU learning data flow classification is proposed in this paper, and the data stream classifier can be constructed only by manual labeling a small number of regular samples. Experiments on artificial data sets and real data sets shows that this method has better classification performance, which is better than three methods of PU learning classification methods for processing bias data flow, and high intrusion detection rate.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61201321)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 韓w，

本文編號(hào)：2526935