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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文>單分類支持向量機(jī)和主動(dòng)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)

      單分類支持向量機(jī)和主動(dòng)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)

      2018-03-06 | rar | 1.08 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　在日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)攻擊越來越多樣化和復(fù)雜化，新的攻擊手段層出不窮。異常檢測(cè)通過訓(xùn)練集為網(wǎng)絡(luò)行為建立特征輪廓模型，通過計(jì)算新數(shù)據(jù)與正常行為模型的偏離程度來判斷是否存在異常行為，與基于特征規(guī)則庫的誤用檢測(cè)方式相比，異常檢測(cè)能夠檢測(cè)出未知類型的攻擊，是保障網(wǎng)絡(luò)安全的重要環(huán)節(jié)，近年來受到越來越多關(guān)注，成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

      　　對(duì)基于支持向量機(jī)和主動(dòng)學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法進(jìn)行了研究，首先利用原始數(shù)據(jù)采用無監(jiān)督方式建立單分類支持向量機(jī)模型，然后結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)找出對(duì)提高異常檢測(cè)性能最有價(jià)值的樣本進(jìn)行人工標(biāo)記，利用標(biāo)記數(shù)據(jù)和無標(biāo)記數(shù)據(jù)以半監(jiān)督方式對(duì)基于單分類支持向量機(jī)的異常檢測(cè)模型進(jìn)行擴(kuò)展。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)獲取性能提升，并能夠通過主動(dòng)學(xué)習(xí)減小人工標(biāo)記代價(jià)，更適用于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
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