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基于强化学习的特征提取方法在攻击识别中的应用
被引量：
1
1
作者
李晓明
王文晖
+4 位作者
任琳琳
晏涌
陈兆玉
沙芸
刘学君
《信息安全研究》
2021年第4期351-357,共7页
针对工控数据集特征数量较大时的分类准确率较低和训练时间较长等问题,提出了一种采用强化学习来进行特征提取对数据集进行预处理的方法.首先,通过强化学习确定过程矩阵和决策矩阵,再根据决策矩阵进行特征提取,获得预处理数据集.将NSL-...
针对工控数据集特征数量较大时的分类准确率较低和训练时间较长等问题,提出了一种采用强化学习来进行特征提取对数据集进行预处理的方法.首先,通过强化学习确定过程矩阵和决策矩阵,再根据决策矩阵进行特征提取,获得预处理数据集.将NSL-KDD、自建数据集和密西西比数据集的原始数据集、PCA和强化学习后的数据集分别用神经网络和SVM训练并进行分类,实验结果表明,该方法适用特征关联度较低的数据集进行神经网络训练.强化学习能有效提高分类的准确率、精确率等指标,并减少运行时间,提高效率.
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关键词
工控数据集
强化学习
特征提取
数据集预处理
神经网络
支持向量机
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题名
基于强化学习的特征提取方法在攻击识别中的应用
被引量：
1
1
作者
李晓明
王文晖
任琳琳
晏涌
陈兆玉
沙芸
刘学君
机构
中国航空油料集团有限公司信息技术和网络安全研发中心
北京石油化工学院
信息
工程学院
出处
《信息安全研究》
2021年第4期351-357,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0824801)。
文摘
针对工控数据集特征数量较大时的分类准确率较低和训练时间较长等问题,提出了一种采用强化学习来进行特征提取对数据集进行预处理的方法.首先,通过强化学习确定过程矩阵和决策矩阵,再根据决策矩阵进行特征提取,获得预处理数据集.将NSL-KDD、自建数据集和密西西比数据集的原始数据集、PCA和强化学习后的数据集分别用神经网络和SVM训练并进行分类,实验结果表明,该方法适用特征关联度较低的数据集进行神经网络训练.强化学习能有效提高分类的准确率、精确率等指标,并减少运行时间,提高效率.
关键词
工控数据集
强化学习
特征提取
数据集预处理
神经网络
支持向量机
Keywords
industrial control datasets
reinforcement learning
feature selection
dataset preprocessing
neural network
SVM
分类号
TP399 [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
基于强化学习的特征提取方法在攻击识别中的应用
李晓明
王文晖
任琳琳
晏涌
陈兆玉
沙芸
刘学君
《信息安全研究》
2021
1
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