一种半监督网络入侵检测系统SSIDS-CV

摘要：

为了提高网络入侵检测的性能,提出一种基于半监督学习的网络入侵检测系统SSIDS-CV.系统由网络嗅探器、训练集生成器和半监督分类器三部分组成.通过对无标记入侵数据进行伪标记,将伪标记后的样本加入到有标记数据集中,参与交叉验证,选取能使分类器误差最小的标记作为最终的标记,扩充有标记数据数目,训练入侵检测分类器.使用KDD Cup 99数据集模拟半监督入侵检测过程,实验结果表明SSIDS-CV能有效地挖掘未标记入侵数据信息,具有较高的入侵检测率.

关键词：半监督学习、入侵检测、交叉验证、KDD Cup 99

所属期刊栏目：43

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅科研计划项目12JK0748

在线出版日期：2015-05-29（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：648-651