NSL-KDD相关论文
在当前网络入侵检测方法研究中,存在样本数据不平衡的问题,小样本数据(异常数据)过少是检测准确率低的重要原因,现有方法对小样本......
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......
计算机技术的发展带来了可以记录大量信息的各类格式的文件,方便了人们的工作与生活。加密技术泛指保障文件数据安全的技术,内容关......
深度学习应用于网络入侵检测,从卷积神经网络中的残差网络ResNet结构之后主要通过联合使用多种优化策略的方式进行改进,较少关注新......
恶意流量检测作为一种可以积极主动防御的技术,可以弥补传统安全技术的局限性。支持向量机作为恶意流量检测中一种常用的机器学习......
异常模式指的是那些与正常的、合法的、或者符合规则的模式不同的模式。这些异常模式,例如与正常组织不同的肿瘤,与合法连接不同的......
本文通过研究现有的异常流量检测技术,把先进的机器学习方法引入到异常检测系统中,对NSL-KDD数据集进行简单清洗并标准化后,使用基......
入侵检测技术是计算机网络安全的一个重要研究斱向,而现有的检测技术大多集中在对觃则匹配或者机器学习斱法上的改迚,不能很好地适......
本文提出基于一种基于改进的NSGA-III算法的入侵检测特征选择方法。采用NSL-KDD实验数据集,实验结果表明,本文提出的方法可以有效......
基于监督的入侵检测算法对于没有类别标记或识别特征不明显的网络访问连接,无法准确训练出入侵检测模型。为此,文章提出一种基于改......
