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基于不平衡数据样本的工控网络态势要素提取
1
作者
王昕
孙磊
《长春工业大学学报》
CAS
2021年第1期40-45,共6页
针对海量工控网络数据样本分布不平衡导致态势要素提取精度低的问题,提出一种基于LOF-SMOTE平衡数据样本的方法。该方法首先用LOF算法在少数类样本点中筛选出分布较分散的样本点,再将筛选样本点通过SMOTE算法生成新的样本点,使各类别样...
针对海量工控网络数据样本分布不平衡导致态势要素提取精度低的问题,提出一种基于LOF-SMOTE平衡数据样本的方法。该方法首先用LOF算法在少数类样本点中筛选出分布较分散的样本点,再将筛选样本点通过SMOTE算法生成新的样本点,使各类别样本数据达到平衡。通过受限玻尔兹曼机(RBM)算法对工控数据的特征进行降维,应用随机森林算法实现工控网络态势要素的提取。通过控制单一变量的方法研究不同参数对最终结果的影响,并在NL_KDD数据集上进行了对比实验。
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关键词
网络态势要素
LOF-SMOTE算法
受限玻尔兹曼机
随机森林
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职称材料
题名
基于不平衡数据样本的工控网络态势要素提取
1
作者
王昕
孙磊
机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2021年第1期40-45,共6页
基金
吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(JJKH20181040KJ)。
文摘
针对海量工控网络数据样本分布不平衡导致态势要素提取精度低的问题,提出一种基于LOF-SMOTE平衡数据样本的方法。该方法首先用LOF算法在少数类样本点中筛选出分布较分散的样本点,再将筛选样本点通过SMOTE算法生成新的样本点,使各类别样本数据达到平衡。通过受限玻尔兹曼机(RBM)算法对工控数据的特征进行降维,应用随机森林算法实现工控网络态势要素的提取。通过控制单一变量的方法研究不同参数对最终结果的影响,并在NL_KDD数据集上进行了对比实验。
关键词
网络态势要素
LOF-SMOTE算法
受限玻尔兹曼机
随机森林
Keywords
network posture elements
LOF-SMOTE algorithm
restricted boltzmann machine
random forest
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于不平衡数据样本的工控网络态势要素提取
王昕
孙磊
《长春工业大学学报》
CAS
2021
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