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申请/专利权人：红河学院
摘要：本发明公开了一种基于K近邻算法提高否定选择算法检测率的方法，属于网络异常检测技术领域，包括以下步骤：S1.数据预处理；S2.使用V‑Detector算法训练生成检测器，训练生成的检测器集对整个数据集进行分类；S3.提取孔洞中样本数据；S4.通过KNN算法对孔洞中被V‑Detector算法标记为自体的样本集Label_Self和训练自体集Self_train的差集进行分类，并对V‑Detector算法分类结果进行更新；S5.统计性能指标。本发明缓解了否定选择算法孔洞问题，减轻孔洞对算法带来的影响，从而降低漏报率，提升检测率。
主权项：1.一种基于K近邻算法提高否定选择算法检测率的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.数据预处理：导入n维数据集D，对其进行数字化后进行归一化处理；采用交叉验证法k-fold将数据集D划分为训练集和测试集；S2.V-Detector算法检测：使用V-Detector算法训练生成检测器，训练时淘汰覆盖任意自体的候选检测器，并将生成的检测器集合用于对整个数据集D进行分类；S3.提取孔洞中样本数据：使用被V-Detector算法标记为自体的样本集Label_Self与训练自体集Self_train的差集代替；S4.通过KNN算法对孔洞中被V-Detector算法标记为自体的样本集Label_Self和训练自体集Self_train的差集进行分类，并对V-Detector算法分类结果进行更新；S5.统计性能指标，包括误报率和漏报率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 红河学院 一种基于K近邻算法提高否定选择算法检测率的方法
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