【摘要】：入侵檢測問題可以模型化為數(shù)據(jù)流分類問題,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)流分類算法需要標(biāo)注大量的訓(xùn)練樣本,代價昂貴,降低了相關(guān)算法的實用性.在PU學(xué)習(xí)算法中,僅需標(biāo)注部分正例樣本就可以構(gòu)造分類器.對此本文提出一種動態(tài)的集成PU學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流分類的入侵檢測方法,只需要人工標(biāo)注少量的正例樣本,就可以構(gòu)造數(shù)據(jù)流分類器.在人工數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明,該方法具有較好的分類性能,在處理偏斜數(shù)據(jù)流上優(yōu)于三種PU學(xué)習(xí)分類方法,并具有較高的入侵檢測率.
[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.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61201321)
【分類號】：TP393.08

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4 韓w，

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