【摘 要】
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针对由于网络流量数据不平衡而导致入侵检测模型检测率低的问题,提出了一种基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法(CHO)。首先,测算少数类数据对应的硬度值并作为输入,即计算其近邻样本中多数类的样本所占的比例;接下来,运用Canopy聚类方法对少数类数据进行预聚类,将所得到的聚类数值作为K-means++聚类方法的聚类参数再次聚类;然后,计算不同簇的平均硬度和标准差,将平均硬度作为统计学最优分配原理中
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61906099),自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题(KF-2019-04-065)。
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针对由于网络流量数据不平衡而导致入侵检测模型检测率低的问题,提出了一种基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法(CHO)。首先,测算少数类数据对应的硬度值并作为输入,即计算其近邻样本中多数类的样本所占的比例;接下来,运用Canopy聚类方法对少数类数据进行预聚类,将所得到的聚类数值作为K-means++聚类方法的聚类参数再次聚类;然后,计算不同簇的平均硬度和标准差,将平均硬度作为统计学最优分配原理中的"调查费用",并由该原理确定各簇中应生成的数据量;最后,根据硬度值的大小进一步识别簇中的"安全"区域,
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