SOINN多视图网络入侵检测

检测准确性是入侵检测系统(IDS)的关键性能。针对入侵检测中训练样本数目不平衡的问题,提出使用拓扑学习的方法训练网络数据分类器,并且使用多视图入侵检测方法进一步提高检测率。实验结果表明,提出的方法对于某些攻击类型的检测能力优于现有的方法。特别是提升了对非法远程闯入(R2L)攻击,与非法提升权限(U2R)攻击的检测能力。