增量式健壮主成分分类器的无监督异常检测方法研究

• 作者: 孙英 李洁颖
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 无监督 主成分分类器 健壮性 增量式
• 年，卷（期）: 2010,（22）
• 页码范围: 117-120
• 分类号: TP393
• 字数: 4183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.22.035

摘要

传统的入侵检测算法对数据集的研究都是针对静态训练数据的,对于动态数据却显得无能为力.但在实际应用中,入侵行为层出不穷,入侵检测系统应能对新的入侵行为进行增量学习.为了解决该问题,在前期工作的基础上,提出一种基于增量式分类器的无监督异常检测方法;实验表明:该方法在训练数据为动态情况下,能够有效检测未知入侵,在检测率、误警率方面都达到较满意的结果,并在效率上有较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙英		18	24	3.0	4.0
2	李洁颖	河南财经学院信息学院	7	8	2.0	2.0