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基于模糊核聚类和主动学习的异常检测方法
被引量:
4
1
作者
吕宗平
时熙然
顾兆军
《现代电子技术》
北大核心
2019年第20期53-57,63,共6页
针对日志数据的异常检测获取标记数据代价过高的问题,提出一种基于模糊核聚类与主动学习的算法,即KFCM?AL算法。首先将日志解析,之后利用模糊核聚类算法将待选样本在高维空间进行划分聚类,滤去样本冗余点,同时选取聚类中心进行标记构建...
针对日志数据的异常检测获取标记数据代价过高的问题,提出一种基于模糊核聚类与主动学习的算法,即KFCM?AL算法。首先将日志解析,之后利用模糊核聚类算法将待选样本在高维空间进行划分聚类,滤去样本冗余点,同时选取聚类中心进行标记构建初始分类器,最后结合主动学习利用较小的标记代价对异常检测模型进行优化。实验结果表明,所提方法能够利用较少的标记样本获取异常检测模型的性能提升。
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关键词
异常检测
模糊核聚类
主动学习
日志解析
聚类分析
性能对比
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职称材料
题名
基于模糊核聚类和主动学习的异常检测方法
被引量:
4
1
作者
吕宗平
时熙然
顾兆军
机构
中国民航大学信息安全测评中心
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第20期53-57,63,共6页
基金
国家自然科学基金(61601467)
民航安全能力建设项目(PESA170003)
+1 种基金
民航安全能力建设项目(AADSA0018)
中国民航信息技术科研基地开放课题基金(CAAC-ITRB-201702)
文摘
针对日志数据的异常检测获取标记数据代价过高的问题,提出一种基于模糊核聚类与主动学习的算法,即KFCM?AL算法。首先将日志解析,之后利用模糊核聚类算法将待选样本在高维空间进行划分聚类,滤去样本冗余点,同时选取聚类中心进行标记构建初始分类器,最后结合主动学习利用较小的标记代价对异常检测模型进行优化。实验结果表明,所提方法能够利用较少的标记样本获取异常检测模型的性能提升。
关键词
异常检测
模糊核聚类
主动学习
日志解析
聚类分析
性能对比
Keywords
abnormal detection
fuzzy kernel clustering
active learning
log parse
clustering analysis
performance comparison
分类号
TN911.23?34 [电子电信—通信与信息系统]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊核聚类和主动学习的异常检测方法
吕宗平
时熙然
顾兆军
《现代电子技术》
北大核心
2019
4
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