【摘 要】
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针对日志数据的异常检测获取标记数据代价过高的问题,提出一种基于模糊核聚类与主动学习的算法,即KFCM?AL算法。首先将日志解析,之后利用模糊核聚类算法将待选样本在高维空间
【机 构】
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中国民航大学信息安全测评中心,中国民航大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601467),民航安全能力建设项目(PESA170003),中国民航信息技术科研基地开放课题基金(CAAC?ITRB?201702),民航安全能力建设项目(AADSA0018)
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针对日志数据的异常检测获取标记数据代价过高的问题,提出一种基于模糊核聚类与主动学习的算法,即KFCM?AL算法。首先将日志解析,之后利用模糊核聚类算法将待选样本在高维空间进行划分聚类,滤去样本冗余点,同时选取聚类中心进行标记构建初始分类器,最后结合主动学习利用较小的标记代价对异常检测模型进行优化。实验结果表明,所提方法能够利用较少的标记样本获取异常检测模型的性能提升。
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