半监督学习在入侵检测系统中的应用

提出了一种基于半监督模糊聚类的异常入侵检测方法,半监督学习算法的训练样本包括已标记数据和未标记数据,在训练系统模型时使用少量已标记样本和大量未标记样本作为种子初始化入侵检测系统的分类器,在少量已标记数据的约束下利用模糊C均值方法生成聚类,无需提供大量标记数据,不易陷入局部最优.实验表明,与FCM算法相比具有较高的性能.     

半监督聚类算法及其在入侵检测中的应用

针对现有入侵检测技术的不足,对基于机器学习的异常入侵检测系统进行了研究,提出了一种基于半监督聚类的异常入侵检测算法。此算法通过利用少量的标记样本,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程,对数据进行检测。实验表明,与以往入侵检测算法相比,此算法可以明显地改善入侵检测系统的性能。