半监督学习在网络入侵分类中的应用研究

发布时间：2017-10-21 20:14

  本文关键词：半监督学习在网络入侵分类中的应用研究

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【摘要】：为了解决网络环境中已标记入侵数据获取代价大的问题,将半监督学习引入网络入侵分类领域。根据网络攻击类型的不同,将少量的已标记入侵数据分为三部分,分别作为最初的训练集训练分类器,形成三个差异较大的初始化分类器。通过三个分类器协同学习,实现对未标记入侵数据进行标记。详细介绍了使用KDD Cup99数据集构造半监督分类实验数据集的过程。实验结果表明,半监督学习能有效地挖掘未标记入侵数据信息,具有较高的入侵分类率。
【作者单位】： 西北工业大学计算机学院;商洛学院计算机科学系;
【关键词】： 半监督学习 协同训练 入侵分类 标记 KDD Cup 数据集
【基金】：陕西省教育厅科研计划资助项目(12JK0748) 商洛学院教育教学改革资助项目(13jyjx111) 商洛学院科研项目(10SKY1001)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 入侵检测作为一种动态的网络安全技术,能够全面监控计算机网络或主机上的各种应用程序。依据智能的安全策略对大量数据进行审计分析,对系统中的大量入侵行为进行主动的识别和响应,有效地保障了系统的安全,已成为网络安全领域的一个研究热点[1]。早期的入侵检测算法是基于监督

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

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【共引文献】

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【相似文献】

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7 梁，

本文编号：1075054