增量式健壮主成分分类器的无监督异常检测方法研究

摘要：

传统的入侵检测算法对数据集的研究都是针对静态训练数据的,对于动态数据却显得无能为力.但在实际应用中,入侵行为层出不穷,入侵检测系统应能对新的入侵行为进行增量学习.为了解决该问题,在前期工作的基础上,提出一种基于增量式分类器的无监督异常检测方法;实验表明:该方法在训练数据为动态情况下,能够有效检测未知入侵,在检测率、误警率方面都达到较满意的结果,并在效率上有较大提高.

关键词：异常检测、无监督、主成分分类器、健壮性、增量式

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：117-120