面向网络入侵检测的FHNN重抽样方法

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【获取途径】超星期刊网
【作者】赵月爱，陈俊杰，吕伟
【刊名】计算机工程
【作者单位】太原师范学院计算机系；太原理工大学计算机与软件学院；中国人民解放军69296部队
【年份】2011
【卷号】第8期
【页码】135-136，139
【ISSN】1000-3428
【关键词】重抽样方法非平衡数据网络入侵检测 NCL算法 AdaBoost算法
【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。
【基金】山西省自然科学基金
【文献类型】期刊