半监督学习在网络入侵分类中的应用研究

• 作者: 赵建华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 半监督学习 协同训练 入侵分类 标记 KDD Cup 99数据集
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1874-1876
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.06.064

摘要

为了解决网络环境中已标记入侵数据获取代价大的问题,将半监督学习引入网络入侵分类领域.根据网络攻击类型的不同,将少量的已标记入侵数据分为三部分,分别作为最初的训练集训练分类器,形成三个差异较大的初始化分类器.通过三个分类器协同学习,实现对未标记入侵数据进行标记.详细介绍了使用KDD Cup99数据集构造半监督分类实验数据集的过程.实验结果表明,半监督学习能有效地挖掘未标记入侵数据信息,具有较高的入侵分类率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵建华	西北工业大学计算机学院	39	188	8.0	11.0