【摘 要】
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针对入侵检测中异常点误报率较高的问题,提出了改进KNN与异常点检测算法相结合来处理数据的方法,以降低入侵检测误报率.该方法首先采用卡方特征选择方法进行数据特征选择,其次采用孤立森林、距离、局部异常因子(IDL)结合查找出异常点,然后使用SMOTE平衡数据,使得所有的样本达到一个类平衡状态,再采用KNN分类.最后采用公开数据集NSL-KDD进行对于改进KNN异常点检测方法的有效性验证.实验结果表明,采用改进的KNN分类异常点检测方法进行检测,降低了误报率.
【机 构】
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河南理工大学 信息化建设与管理中心,河南 焦作 454000;甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃 兰州 730070
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针对入侵检测中异常点误报率较高的问题,提出了改进KNN与异常点检测算法相结合来处理数据的方法,以降低入侵检测误报率.该方法首先采用卡方特征选择方法进行数据特征选择,其次采用孤立森林、距离、局部异常因子(IDL)结合查找出异常点,然后使用SMOTE平衡数据,使得所有的样本达到一个类平衡状态,再采用KNN分类.最后采用公开数据集NSL-KDD进行对于改进KNN异常点检测方法的有效性验证.实验结果表明,采用改进的KNN分类异常点检测方法进行检测,降低了误报率.
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