半监督学习在入侵检测系统中的应用

• 作者: 张念贵 李永忠 王汝山 王玉雷
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 半监督学习 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 179-182
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2009.03.043

摘要

提出了一种基于半监督模糊聚类的异常入侵检测方法,半监督学习算法的训练样本包括已标记数据和未标记数据,在训练系统模型时使用少量已标记样本和大量未标记样本作为种子初始化入侵检测系统的分类器,在少量已标记数据的约束下利用模糊C均值方法生成聚类,无需提供大量标记数据,不易陷入局部最优.实验表明,与FCM算法相比具有较高的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永忠	江苏科技大学计算机科学与工程学院	98	561	13.0	16.0
2	王汝山	江苏科技大学计算机科学与工程学院	5	18	3.0	4.0
3	王玉雷	江苏科技大学计算机科学与工程学院	4	25	3.0	4.0
4	张念贵	江苏科技大学计算机科学与工程学院	3	7	2.0	2.0