一种基于不均衡数据的网络入侵流量分类方法

摘要：

在网络入侵流量检测中,普遍存在不同攻击类型的流量分布不均现象,导致少数攻击流量类识别率较低.为解决此类问题,基于不同特征空间的分类器流水线组合方法将多分类问题转化为不同特征空间上的两分类问题,有效地实现少数类重抽样和特征空间的优化,避免了少数类受多数类特征的干扰.实验表明,此方法可以有效地提高攻击流量中少数类的分类精度和召回率.

关键词：攻击流量、类不均衡、分类器流水线组合

所属期刊栏目：31

分类号：TP3;G35

资助基金：浙江省水利厅科技计划基金资助项目RC1452;浙江省网络媒体云处理与分析工程技术中心开放课题基金资助项目2012E10023-14;2014年度高校国内访问学者专业发展基金资助项目FX2014092;Water Resources Department Foundation of Zhejiang ProvinceRC1452;The Open Project of Cloud Processing and Analysis Center of Network Media of Zhejiang Province2012E10023-14;The Professional Development Project of 2014 College Visiting ScholarFX2014092

在线出版日期：2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：90-96