基于支持向量聚类和重抽样的入侵检测

发布时间：2018-12-08 21:23

【摘要】：针对入侵检测中少数类异常数据的检测精度较低的问题,提出基于支持向量聚类的不平衡数据无监督检测算法.方法采用支持向量聚类对所有未知样本进行聚类,根据不同类别样本内在属性的差异,用改进的重抽样方法选择样本,平衡数据集的分布,对新的数据集进行学习.经过KDD99的测试表明,该方法能有效检测出少数类样本.
[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.
【作者单位】： 福州大学数学与计算科学学院;
【分类号】：TP393.08;TP311.13

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本文编号：2369016