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基于多标记与半监督学习的入侵检测方法研究
被引量：
15
1
作者
钱燕燕
李永忠
余西亚
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第2期134-136,146,共4页
机器学习所关注的问题是系统如何随着经验积累自动提高分类性能,这与入侵检测通过对外界入侵进行自我学习来提高其检测率和降低误报率是一致的。因此把机器学习的理论和方法引入到入侵检测中已成为一种有效方案。文中结合多标记与半监...
机器学习所关注的问题是系统如何随着经验积累自动提高分类性能,这与入侵检测通过对外界入侵进行自我学习来提高其检测率和降低误报率是一致的。因此把机器学习的理论和方法引入到入侵检测中已成为一种有效方案。文中结合多标记与半监督学习理论,将ML-KNN算法应用于入侵检测系统。在KDD CUP99数据集上的仿真结果表明,该方法在入侵检测中能获得高检测率和低误报率。
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关键词
多标记学习
ML-KNN算法
半监督学习
入侵检测
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题名
基于多标记与半监督学习的入侵检测方法研究
被引量：
15
1
作者
钱燕燕
李永忠
余西亚
机构
江苏科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第2期134-136,146,共4页
基金
江苏省高校自然科学基金项目(05KJD52006)
江苏科技大学科研资助项目(2005DX006J)资助
文摘
机器学习所关注的问题是系统如何随着经验积累自动提高分类性能,这与入侵检测通过对外界入侵进行自我学习来提高其检测率和降低误报率是一致的。因此把机器学习的理论和方法引入到入侵检测中已成为一种有效方案。文中结合多标记与半监督学习理论,将ML-KNN算法应用于入侵检测系统。在KDD CUP99数据集上的仿真结果表明,该方法在入侵检测中能获得高检测率和低误报率。
关键词
多标记学习
ML-KNN算法
半监督学习
入侵检测
Keywords
Multi-label learning
ML-KNN algorithm
Semi-supervised learning
Intrusion 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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多标记与半监督学习的入侵检测方法研究
钱燕燕
李永忠
余西亚
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
15
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