检测未知攻击的数据预处理算法研究

来源 :山西师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：wuxin0226

【摘要】

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本文提出数据预处理AnoG算法，对训练数据集进行稀疏拓展，产生出未知攻击实例，并冠以类”标anomaly．过滤实验表明AnoG算法拓展出的未知攻击实例与原实例造成数据冲突的可能性非常

【作者】

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靳燕

【机构】

：

山西大学商务学院信息学院

【出处】

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山西师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年4期

【关键词】

：

入侵检测未知攻击数据预处理 AnoG算法 intrusion detection unknown attacks data preprocessing

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本文提出数据预处理AnoG算法，对训练数据集进行稀疏拓展，产生出未知攻击实例，并冠以类”标anomaly．过滤实验表明AnoG算法拓展出的未知攻击实例与原实例造成数据冲突的可能性非常小．将拓展出的训练实例作为训练数据集，采用RIPPER算法训练分类模型，实验结果表明分类模型对未知攻击具有良好的检测率，数据预处理AnoG算法的使用明显提高了分类模型对未知攻击的检测能力．

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