入侵检测不平衡样本子群发现数据简化策略

发布时间：2017-09-15 09:25

  本文关键词：入侵检测不平衡样本子群发现数据简化策略

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【摘要】：为突破数据不平衡对算法的限制,更好地将子群发现技术应用到数据不平衡领域,设计了一个适合入侵检测数据集与子群发现算法的数据简化策略。实例简化阶段,应用均匀分布随机点定理与数据空间稀疏度构造属性相异度函数,借鉴稀有类信息仿制技术并结合进化学习实例选择算法提出稀有类拓展实例选择算法;属性简化阶段,采用主成分分析法,针对数据集特点保留相关兴趣特征以提高算法发现效率。实验证明,此方法适用于子群发现算法,能有效减少时间开销并提高规则发现效果。
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;山西职工医学院网络信息中心;
【关键词】： 子群发现 不平衡数据集 数据简化 实例选择 特征选择
【基金】：山西省自然科学基金资助项目(2009011022-2) 山西省留学基金资助项目(2009-28) 山西省研究生优秀创新项目(20123030) 山西省卫生厅科研项目(201301006)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着计算机及通信技术的日益更新,网络安全领域中异常行为识别已经成为研究热点,而数据集固有的不平衡性影响到识别效果。基于数据库知识发现的子群发现是一种对数据中感兴趣的性质(目标变量)的提取模式,亦具有对特有子集优异的识别能力。当前,子群发现算法受到数据量及

【参考文献】

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本文编号：855665