[发明专利]一种高效的半监督多层次入侵检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910164419.3 | 申请日： | 2019-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN109902754A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 曹卫东;许志香 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H04L29/06 |
| 代理公司： | 天津市鼎和专利商标代理有限公司 12101 | 代理人： | 蒙建军 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种高效的半监督多层次入侵检测方法及系统，属于网络安全中的入侵检测领域，至少包括如下步骤：步骤一、将数据集中的符号属性转化为数值型属性，然后将所有数值型属性归一化；步骤二、将经过数值化和归一化处理之后的数据，作为构建Kd‑tree的数据集，计算结点的密度权值与距离权值，在高样本密度区选择K‑means算法的初始聚类中心；步骤三、将聚类之后的数据分成三个类簇，借助改进的Tri‑training方法扩充有标签数据集，采用加权投票规则对无标签样本打标签；步骤四、经过扩充后的有标签数据集作为分类器的输入，分类器采用二叉树型，每一层都采用二分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 入侵检测 数值型属性 标签数据 半监督 分类器 初始聚类中心 归一化处理 无标签样本 符号属性 计算结点 数据集中 投票规则 网络安全 二叉树 二分类 归一化 密度区 数据集 数值化 构建 聚类 类簇 加权 算法 样本 标签 转化 改进 | ||
【主权项】：
1.一种高效的半监督多层次入侵检测方法，其特征在于，至少包括如下步骤：步骤一、将数据集中的符号属性转化为数值型属性，然后将所有数值型属性归一化；步骤二、将经过数值化和归一化处理之后的数据，作为构建Kd‑tree的数据集，计算结点的密度权值与距离权值，在高样本密度区选择K‑means算法的初始聚类中心；步骤三、将聚类之后的数据分成三个类簇，借助改进的Tri‑training方法扩充有标签数据集，采用加权投票规则对无标签样本打标签；步骤四、经过扩充后的有标签数据集作为分类器的输入，分类器采用二叉树型，每一层都采用二分类器。
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