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基于SMOTE和GBDT的入侵檢測方法

2018-01-17 | rar | 0.94 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

  現(xiàn)有的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的入侵檢測方法大多專注于提高整體檢測率和降低整體的漏報率,忽視了少數(shù)類別的檢測率和漏報率,為此,提出了一種基于SMOTE( synthetic minority oversampling technique)和CBDT( gradient boosting decision tree)的入侵檢測方法。其核心思想是:首先在預(yù)處理階段使用SMOTE技術(shù)提高少數(shù)類別的樣本數(shù)量,且對多數(shù)類別樣本降采樣,最后在平衡數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練CBDT分類器。利用KDD99數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗驗證,并與在原始訓(xùn)練集上訓(xùn)練的分類器、KDD99競賽的最好成績進(jìn)行對比。結(jié)果表明,該方法在保持較高的整體正確率的同時,其平均漏報率比KDD99最好成績及原始訓(xùn)練集上的模型降低了約17%,從而證明了該方法的有效性。
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