基于静态集成PU学习数据流分类的入侵检测方法

发布时间：2018-04-13 10:14

  本文选题：入侵检测 + PU学习　； 参考：《西北大学学报(自然科学版)》2014年04期

【摘要】：从数据流角度提出一种静态的集成PU学习数据流分类的入侵检测方法,在实验验证中通过对不同数据集指标比较,证明了算法的有效性,可在减少人工标注量的同时取得较好的检测效果。
[Abstract]:A static integrated PU learning data stream classification intrusion detection method is proposed from the viewpoint of data flow , and the validity of the algorithm is proved by comparing different data set indexes in the experimental verification , and the better detection effect can be achieved while reducing the manual marking amount .

【作者单位】： 陕西广播电视台播出部;西北大学信息科学与技术学院;西安航空学院计算机系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202184) 陕西省教育厅基金资助项目(2013JK1152)
【分类号】：TP393.08

【共引文献】

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本文编号：1744051