10.13774/j.cnki.kjtb.2018.02.034
大数据环境下网络主动入侵海量数据的检测方法研究
提出基于半监督混合模型的海量入侵数据检测方法.利用蚁群算法进行入侵数据的特征选择,在结合半监督的混合模型分类方法进行入侵数据的分类,利用混合模型对数据样本空间的聚类分布进行描述,利用数据函数将聚类的信息与分类算法相结合,进行数据分类时对没有标示的数据样本进行考虑,对入侵数据进行检测.克服传统方法存在的弊端,提高了分类器的泛化能力,保证数据分类的效果,提高了入侵数据检测的准确性,完成对大数据环境下网络主动入侵海量数据检测的研究.实验的结果表明,利用本文方法能有效地提高入侵数据检测的准确性.
大数据环境、网络主动入侵、数据检测、半监督混合模型
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TP393(计算技术、计算机技术)
2019-03-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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