【摘要】：針對現(xiàn)有入侵檢測技術(shù)的不足,文章研究了基于機器學習的異常入侵檢測系統(tǒng),將多標記和半監(jiān)督學習應(yīng)用于入侵檢測,提出了一種基于多標記學習的入侵檢測算法。該算法采用"k近鄰"分類準則,統(tǒng)計近鄰樣本的類別標記信息,通過最大化后驗概率(maximum a posteriori,MAP)的方式推理未標記數(shù)據(jù)的所屬集合。在KDD CUP99數(shù)據(jù)集上的仿真結(jié)果表明,該算法能有效地改善入侵檢測系統(tǒng)的性能。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of the existing intrusion detection technology, this paper studies the anomaly intrusion detection system based on machine learning, applies multi-label and semi-supervised learning to intrusion detection, and proposes an intrusion detection algorithm based on multi-label learning. The algorithm uses the "k-nearest neighbor" classification criterion, statistics the class tagging information of the nearest neighbor samples, and deduces the unmarked data set by maximizing the posterior probability (maximum a posteriori,MAP. Simulation results on KDD CUP99 datasets show that the proposed algorithm can effectively improve the performance of intrusion detection systems.
【作者單位】： 江蘇科技大學計算機科學與工程學院;紫光軟件系統(tǒng)有限公司;南京郵電大學通達學院;
【基金】：江蘇省高校自然科學基金資助項目(05KJD52006) 江蘇科技大學科研資助項目(2005DX006J)
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2349348