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一种全部属性聚类和特征属性聚类相结合的无监督异常检测模型
被引量：
1
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作者
刘卫国
张志良
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期59-64,共6页
为提高无监督异常检测系统的检测率、误报率和检测效率,将数据集划分为不同的服务集,然后对每个服务集数据包进行全部属性聚类和部分相关属性聚类(即特征属性聚类)并比较训练结果,取其中训练性能较优的方法建立对该服务的检测模型。检...
为提高无监督异常检测系统的检测率、误报率和检测效率,将数据集划分为不同的服务集,然后对每个服务集数据包进行全部属性聚类和部分相关属性聚类(即特征属性聚类)并比较训练结果,取其中训练性能较优的方法建立对该服务的检测模型。检测实验表明,本文模型的检测率达到99.21%,误报率降低到2.2%。与不加服务划分的模型相比,本文模型的训练时间和检测时间分别降低为相应模型的21.17%和21.98%。与其他检测算法的比较结果也表明,本文模型在检测率和误报率方面具有更优的性能。
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关键词
入侵检测
全部属性聚类
特征
聚
类
无监督异常检测
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职称材料
题名
一种全部属性聚类和特征属性聚类相结合的无监督异常检测模型
被引量：
1
1
作者
刘卫国
张志良
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期59-64,共6页
基金
国家自然科学基金(60773013)
文摘
为提高无监督异常检测系统的检测率、误报率和检测效率,将数据集划分为不同的服务集,然后对每个服务集数据包进行全部属性聚类和部分相关属性聚类(即特征属性聚类)并比较训练结果,取其中训练性能较优的方法建立对该服务的检测模型。检测实验表明,本文模型的检测率达到99.21%,误报率降低到2.2%。与不加服务划分的模型相比,本文模型的训练时间和检测时间分别降低为相应模型的21.17%和21.98%。与其他检测算法的比较结果也表明,本文模型在检测率和误报率方面具有更优的性能。
关键词
入侵检测
全部属性聚类
特征
聚
类
无监督异常检测
Keywords
intrusion detection
total attributes clustering
feature clustering
unsupervised anomaly detection
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种全部属性聚类和特征属性聚类相结合的无监督异常检测模型
刘卫国
张志良
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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