数据挖掘方法在入侵检测中的应用研究

• 作者: 周荃 王崇骏 赵凤英 陈世福
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 重复性 不均衡 入侵检测 软集成 取样
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 520-526
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 7416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.04.015

摘要

针对入侵检测数据集具有的类别不均衡性、数据中心重叠、噪音、分布率变化等问题,提出一种集多种数据挖掘方法的解决方案,包括k-means、CA.5、SVM、Naive Bayes、Bayes Net、Co-training等,并进行相关实验.实验结果表明其有效性.