10.3969/j.issn.1000-3428.2009.12.031
基于半监督学习的网络流量分类
利用攻击在网络通信中独特的流特征,给出一个可以适应已知和未知攻击的半监督分类方法.在训练分类器中,提出使用加权采样技术得到训练流,同时采用顺序前向选择算法得到最佳的特征子集.使用KDD CUP1999性能评估数据,可以得到较高的流和字节分类准确度.
网络流量分类、半监督学习、模糊C均值、入侵检测
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60773013
2009-07-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
90-91,94