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针对入侵检测系统中标记数据难以获得,但存在大量无标记数据可以利用的问题,本文将协同训练算法应用到入侵检测系统中。该方法通过几个分类器间协同学习,选出标记可信度比较高的无标记数据,再利用这些数据对已有的分类器作进一步的改进。实验结果表明:借助大量的无标记数据,该算法能取得较高的检测率和较低的误报率。