文献类型：期刊文章

作　　者：赵月爱[1,2] 陈俊杰[2] 吕伟[3]

机构地区：[1]太原师范学院计算机系 [2]太原理工大学计算机与软件学院 [3]中国人民解放军69296部队

出　　处：《计算机工程》

基　　金：山西省自然科学基金资助项目(2008021025);山西省高等学校科技计划基金资助项目(20091145)

年　　份：2011

卷　　号：37

期　　号：8

起止页码：135-136

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高网络入侵检测系统的检测效率、降低数据的不平衡程度,在分析现有重抽样方法的基础上,根据网络入侵检测数据集的特点,提出快速分层最近邻(FHNN)重抽样方法,并在KDD’99数据集上进行实验验证。结果显示,该方法可以较好地删除噪声数据和冗余信息,减小数据的不平衡度和样本总量,而且运行速度快,适用于海量数据中的各类攻击检测。

关 键 词：重抽样方法  非平衡数据 网络入侵检测 NCL算法  ADABOOST算法

分 类 号：TP393.08]