發(fā)布時間：2018-12-08 21:23

【摘要】：針對入侵檢測中少數類異常數據的檢測精度較低的問題,提出基于支持向量聚類的不平衡數據無監(jiān)督檢測算法.方法采用支持向量聚類對所有未知樣本進行聚類,根據不同類別樣本內在屬性的差異,用改進的重抽樣方法選擇樣本,平衡數據集的分布,對新的數據集進行學習.經過KDD99的測試表明,該方法能有效檢測出少數類樣本.
[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.
【作者單位】： 福州大學數學與計算科學學院;
【分類號】：TP393.08;TP311.13

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本文編號：2369016