基于ReLASL算法的網(wǎng)絡入侵檢測模型
摘要:互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡攻擊手段層出不窮,導致網(wǎng)絡數(shù)據(jù)樣本呈現(xiàn)變化快、數(shù)據(jù)小且分布不均衡的特點,為進一步提高入侵檢測模型對異常數(shù)據(jù)的檢測能力,將ReLSL算法應用于網(wǎng)絡入侵檢測之中,并對ReLSL算法參數(shù)進行了自適應改進,提出了一種基于ReLASL算法的網(wǎng)絡入侵檢測模型,首先需對處理后的入侵數(shù)據(jù)集進行特征提取與標簽傳染,而進行再學習與重標定,最后進行訓練,該算法在KDD99數(shù)據(jù)集上測試表明,在訓練數(shù)據(jù)極少時也能夠保證較好的檢測性能。(剩余6658字)
目錄
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