【摘 要】
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针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题,文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统(Active Learning-based Intrusion Detection System,ALIDS
【机 构】
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四川大学网络空间安全学院,96795部队
【基金项目】
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国家自然科学基金[U1736212,U19A2068];四川省重点研发项目[2018GZ0183,20ZDYF3145];中国博士后科学基金[2019TQ0217];中央高校基本科研业务费[YJ201933]
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针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题,文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统(Active Learning-based Intrusion Detection System,ALIDS)。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中,将主动学习查询策略与LightGBM结合,解决了训练样本稀缺情况下入侵检测系统准确率低的问题。首先从工业互联网原始网络流和载荷中提取特征,通过最近邻方法对缺失数据进行填补;再通过不确定性采样,选择最有价值的训练样本交由人工专家标注;然后将已标注样本加入
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