高维混合入侵检测数据的单类分类算法研究

莫少慧; 古兰拜尔·吐尔洪; 买日旦·吾守尔

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高维混合入侵检测数据的单类分类算法研究

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针对传统的方法未能有效地处理具有高维、混合以及不平衡的特性的入侵检测数据,结合单类分类概念和均值计算方法,提出一种单类分类K近邻(KNN)均值算法。其使用主成分分析混合(PCA mix)方法对高维混合数据进行降维预处理,并运用Bootstrap方法计算决策边界,提高准确性。通过使用三个不同的公开数据集进行实验,并与单类分类支持向量机(OCSVM)算法作对比,其分辨精度提高至94%以上,充分验证了提出算法的优越性。

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来源
《计算机应用与软件》 |2022年第4期|300-310|共11页
作者
莫少慧; 古兰拜尔·吐尔洪; 买日旦·吾守尔;
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作者单位

新疆大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
高维混合; 不平衡; 入侵检测数据; 单类分类; K近邻; PCA mix; Bootstrap;

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