面向网络入侵检测的FHNN重抽样方法

• 作者: 吕伟 赵月爱 陈俊杰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 重抽样方法 非半衡数据 网络入侵检测 NCL算法 AdaBoost算法
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 135-136,139
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.08.046

摘要

为提高网络入侵检测系统的检测效率、降低数据的不平衡程度,在分析现有重抽样方法的基础上,根据网络入侵检测数据集的特点,提出快速分层最近邻(FHNN)重抽样方法,并在KDD'99数据集上进行实验验证.结果显示,该方法可以较好地删除噪声数据和冗余信息,减小数据的不平衡度和样本总量,而且运行速度快,适用于海量数据中的各类攻击检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰	太原理工大学计算机与软件学院	220	1728	20.0	30.0
2	赵月爱	太原师范学院计算机系	30	77	4.0	7.0