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为提高入侵检测的检测率,降低误检率,结合半监督方法和模糊聚类的样本选择属性约简的入侵检测方法,对数据预处理之后,利用半监督模糊聚类选择样本,再对样本进行基于属性依赖度的约简。利用KDD99数据集仿真实验,结果表明,检测效率有了很大提高。
基于模糊聚类的样本选择约简算法在入侵检测技术中的应用
【摘 要】
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为提高入侵检测的检测率,降低误检率,结合半监督方法和模糊聚类的样本选择属性约简的入侵检测方法,对数据预处理之后,利用半监督模糊聚类选择样本,再对样本进行基于属性依赖
【机 构】
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浙江越秀外国语学院
【出 处】
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科学技术创新
【发表日期】
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2017年33期
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科研项目（11551513）, 浙江越秀外国语学院科研启动项目（2016QDA035）, 黑龙江省青年科学基金项目（QC2013C067）
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