Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
TCM-KNN网络异常检测算法优化研究 | |
李洋1; 郭莉1; 陆天波2; 田志宏1 | |
2009 | |
发表期刊 | 通信学报 |
ISSN | 1000-436X |
卷号 | 000期号:007页码:13 |
摘要 | 基于TCM-KNN(transductive confidence machine for K-nearest neighbors)网络异常检测方法,采用过滤器模式的特征选择方法和基于聚类的样本选择方法分别从精简异常检测的特征空间以及选择使用少量高质量的训练样本进行训练,从而高效地对网络异常进行检测。基于著名的KDD Cup1999数据集的实验表明:这2种优化方法在保证TCM-KNN异常检测算法高检测率和低误报率的前提下,极大地减少了该算法的训练开销和检测开销,因而该轻量级检测方法适用于现实的网络应用环境。 |
关键词 | 网络安全 异常检测 TCM-KNN算法 特征选择 样本选择 |
语种 | 英语 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37142 |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 1.中国科学院计算技术研究所 2.国家计算机网络应急技术处理协调中心 |
第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 李洋,郭莉,陆天波,等. TCM-KNN网络异常检测算法优化研究[J]. 通信学报,2009,000(007):13. |
APA | 李洋,郭莉,陆天波,&田志宏.(2009).TCM-KNN网络异常检测算法优化研究.通信学报,000(007),13. |
MLA | 李洋,et al."TCM-KNN网络异常检测算法优化研究".通信学报 000.007(2009):13. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
个性服务 |
推荐该条目 |
保存到收藏夹 |
查看访问统计 |
导出为Endnote文件 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[李洋]的文章 |
[郭莉]的文章 |
[陆天波]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[李洋]的文章 |
[郭莉]的文章 |
[陆天波]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[李洋]的文章 |
[郭莉]的文章 |
[陆天波]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论