10.3969/j.issn.1007-5321.2004.z2.012
One-Class分类器及其在异常检测中的应用
由于攻击数据难以获取,往往只能得到一类数据,即正常网络数据,这也是模式识别领域的单类问题(one-class)要解决的问题.本文改造了传统的SOM(自组织特征映射)模型,建立了基于SOM的单类分类器,并对其进行了改进.通过对入侵检测标准评估数据集上的测试,在保证总体性能的情况下,模型对选择的3种攻击的平均检测率保持在98%以上,而误报警率在4%左右.
信息安全、入侵检测、自组织特征映射、单类分类器
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TP393.07(计算技术、计算机技术)
2005-07-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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