一种多标记学习入侵检测算法

针对现有入侵检测技术的不足,文章研究了基于机器学习的异常入侵检测系统,将多标记和半监督学习应用于入侵检测,提出了一种基于多标记学习的入侵检测算法。该算法采用"k近邻"分类准则,统计近邻样本的类别标记信息,通过最大化后验概率(maximum a posteriori,MAP)的方式推理未标记数据的所属集合。在KDD CUP99数据集上的仿真结果表明,该算法能有效地改善入侵检测系统的性能。

基于高斯朴素贝叶斯的网络安全态势感知技术研究与应用

网络安全态势感知技术是一种基于环境的、动态的、整体的数据融合方法,可以从宏观角度把数据融合起来,是网络安全强有力的监控技术和保障技术。通过机器学习算法发现数据之间的相关性,可以发现数据之间潜在的联系。高斯朴素贝叶斯是机器学习中较为通用的一种算法,通过对KDDCUP99数据集的训练和测试,得到的模型有效地对网络安全测试数据进行了预测。