基于Tri-training的入侵检测算法

• 作者: 余杰 樊晓平 邬书跃
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 小样本 支持向量机 半监督 双协同训练 三协同训练
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 158-160
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4159字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.06.052

摘要

半监督的双协同训练要求划分出的2个数据向量相互独立,不符合真实的网络入侵检测数据特征.为此,提出一种基于三协同训练(Tri-training)的入侵检测算法.使用大量未标记数据,通过3个分类器对检测结果进行循环迭代训练,避免交叉验证.仿真实验表明,在少量样本情况下,该算法的检测准确度比SVM Co-training算法提高了2.1％,并且随着循环次数的增加,其性能优势更加明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊晓平	中南大学信息科学与工程学院	236	3229	28.0	45.0
2	邬书跃	中南大学信息科学与工程学院	3	18	3.0	3.0
6	余杰	国防科技大学计算机学院	12	22	2.0	4.0