基于小样本标记实例的数据流集成入侵检测模型

俞研; 黄皓

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基于监督学习的异常入侵检测算法通常面临着训练样本不足的问题,同时,对整个历史数据集进行等同学习,没有充分考虑到网络数据模式随时间变化的特点.本文提出了一种基于小样本标记实例的数据流集成入侵检测模型,对小样本的标记数据集进行扩展,解决了训练样本不足的问题,并能够充分适应网络数据模式随时间变化的特点.实验结果表明,在小样本标记实例情况下,算法的检测性能明显优于基于所有历史数据进行入侵检测的结果.

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来源
《电子学报》 |2007年第2期|234-239|共6页
作者
俞研; 黄皓;
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作者单位

南京大学计算机科学与技术系,计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京,210093;

南京大学计算机科学与技术系,计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京,210093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
入侵检测; 数据流处理; 小样本标记实例; 集成入侵检测模型;

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