[发明专利]一种基于集成学习的半监督分类的入侵检测方法在审
| 申请号： | 202010925526.6 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112115467A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 肖洪光;陈浩 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的半监督分类的入侵检测方法，其特征在于，主要方法为采用TSVM算法作为半监督分类的算法，首先对原始标记数据集训练出一个初始SVM，使用该学习器对未标记样本打标，基于打标后的样本重新训练SVM，最终得到一组扩展后的标记数据。利用原始标记数据和扩展后的标记数据来训练LightGBM框架作为集成学习的分类器，能够有效的区分各种攻击类型。本发明只需要少量的标记数据就可以获得较优的性能，特别针对出现频率较低的攻击方式，我们采用GAN生成更多的数据来进行训练。相比较传统的入侵检测系统，具有较高的准确率，并且可以及时做出响应。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 监督 分类 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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