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从数据流角度提出一种静态的集成PU学习数据流分类的入侵检测方法,在实验验证中通过对不同数据集指标比较,证明了算法的有效性,可在减少人工标注量的同时取得较好的检测效果.
基于静态集成PU学习数据流分类的入侵检测方法
【摘 要】
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从数据流角度提出一种静态的集成PU学习数据流分类的入侵检测方法,在实验验证中通过对不同数据集指标比较,证明了算法的有效性,可在减少人工标注量的同时取得较好的检测效果.
【机 构】
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陕西广播电视台播出部,西北大学信息科学与技术学院,西安航空学院计算机系
【出 处】
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西北大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2014年4期
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