【摘 要】
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针对基于监督学习入侵检测算法中面临标记大量数据的问题,提出了一种基于主动学习的半监督聚类入侵检测算法.该算法利用少量的标记数据,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅
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针对基于监督学习入侵检测算法中面临标记大量数据的问题,提出了一种基于主动学习的半监督聚类入侵检测算法.该算法利用少量的标记数据,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程,并根据网络数据的特点,将主动学习策略应用于半监督聚类过程中,可用于检测已知和未知网络攻击.主动学习策略查询网络中未标记数据与标记数据的约束关系,对标记数据可以快速获得k个不相交的非空近邻集,很大程度上改进了算法的性能.实验结果表明了算法的可行性及有效性.
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