一种半监督网络入侵检测系统SSIDS-CV

• 作者: 刘宁
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 入侵检测 交叉验证 KDD Cup 99
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 648-651
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.04.025

摘要

为了提高网络入侵检测的性能,提出一种基于半监督学习的网络入侵检测系统SSIDS-CV.系统由网络嗅探器、训练集生成器和半监督分类器三部分组成.通过对无标记入侵数据进行伪标记,将伪标记后的样本加入到有标记数据集中,参与交叉验证,选取能使分类器误差最小的标记作为最终的标记,扩充有标记数据数目,训练入侵检测分类器.使用KDD Cup 99数据集模拟半监督入侵检测过程,实验结果表明SSIDS-CV能有效地挖掘未标记入侵数据信息,具有较高的入侵检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宁	商洛学院经济与管理学院	30	97	7.0	8.0