基于集成PU学习数据流分类的入侵检测方法

发布时间：2019-08-15 10:19

【摘要】：入侵检测问题可以模型化为数据流分类问题,传统的数据流分类算法需要标注大量的训练样本,代价昂贵,降低了相关算法的实用性.在PU学习算法中,仅需标注部分正例样本就可以构造分类器.对此本文提出一种动态的集成PU学习数据流分类的入侵检测方法,只需要人工标注少量的正例样本,就可以构造数据流分类器.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,该方法具有较好的分类性能,在处理偏斜数据流上优于三种PU学习分类方法,并具有较高的入侵检测率.
[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.
【作者单位】： 西北工业大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61201321)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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4 韩w，

本文编号：2526935