基于多标记与半监督学习的入侵检测方法研究

发布时间：2017-09-18 00:43

  本文关键词：基于多标记与半监督学习的入侵检测方法研究

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【摘要】：机器学习所关注的问题是系统如何随着经验积累自动提高分类性能,这与入侵检测通过对外界入侵进行自我学习来提高其检测率和降低误报率是一致的。因此把机器学习的理论和方法引入到入侵检测中已成为一种有效方案。文中结合多标记与半监督学习理论,将ML-KNN算法应用于入侵检测系统。在KDD CUP99数据集上的仿真结果表明,该方法在入侵检测中能获得高检测率和低误报率。
【作者单位】： 江苏科技大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 多标记学习 ML-KNN算法 半监督学习 入侵检测
【基金】：江苏省高校自然科学基金项目(05KJD52006) 江苏科技大学科研资助项目(2005DX006J)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 到稿日期:2014-08-23返修日期:2014-09-25本文受江苏省高校自然科学基金项目(05KJD52006),江苏科技大学科研资助项目(2005DX006J)资助。入侵检测(intrusion detection)是一种动态的网络安全技术,能在系统受到危害之前拦截和响应入侵,提供了对内外部攻击的实时保护,是网络研究

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本文编号：872387