搜索结果: 1-8 共查到“数据安全与计算机安全 Q-学习”相关记录8条 . 查询时间(0.354 秒)
机器学习方法在少数民族
机器学习方法 少数民族 云计算、大数据
2013/10/10
随着互联网、移动通信技术的快速发展，信息安全与个性化信息服务成为人们关注的焦点云计算、大数据、社会计算、数据挖掘等一批新术语像雨后春笋般地相继涌现.
一种基于自我聚类的异常检测学习方法
聚类 异常检测 负选择
2009/9/17
提出一种新的基于正选择的异常检测方法，该方法通过聚类学习正常空间特征，在每个类中选择有代表性的自我样本构造检测器集，之后利用正选择算法进行异常检测。这种方法既能适用于自我样本集较多的情形，克服了T. Stibor提出的正选择的局限，又具备了一定的学习能力。同时，该方法还避免了负选择中随机选择样本带来的弊端。通过实验分析，该方法比VDetector具备更好的检测性能，是一种有效的异常检测方法。
基于集成学习的入侵检测方法
集成学习 融合 入侵检测
2009/7/31
入侵检测是近年来网络安全研究的热点。利用多分类器技术，研究了基于集成学习的入侵检测方法。应用Bootstrap技术生成分类器个体，为了提高分类器的差异性，应用聚类技术对分类器进行聚类，在相应的聚类结果中选取不同的分类器个体，并选择不同的融合方法对分类结果进行融合。针对入侵检测数据的实验表明了该集成技术的有效性。
基于SVM主动学习的入侵检测系统
入侵检测 支持向量机 主动学习
2009/4/22
研究在入侵检测中，采用基于支持向量机(SVM)的主动学习算法，解决小样本下的机器学习问题。该文提出了基于SVM主动学习算法的系统框架及适用于入侵检测系统的SVM主动学习算法，讨论了候选样本集的组成比例、候选样本集数量及核函数的不同参数选取对检测结果的影响。通过实验验证，基于SVM主动学习算法与传统SVM算法相比，能有效地减少学习样本数，提高检测精度。
基于机器学习的入侵检测系统研究
机器学习 遗传算法 贝叶斯分类法
2009/4/9
入侵检测系统存在特征不能自动生成、特征库更新慢、无法适应大量数据等缺点。该文该文提出了基于机器学习的入侵检测系统，将遗传算法和贝叶斯分类算法结合使用，使得检测规则可以自动生成，克服手工编码的不精确、更新慢的缺陷，同时能够处理和分析大数量数据。最后给出了实验分析结果。
结合使用着色Petri网和EDL语言描述攻击模型，该文给出了使用归纳学习对攻击模型进行泛化和特化操作，泛化后的模型可以检测出与已知攻击实例类似的未知攻击行为，实现了攻击知识库进行自动更新和扩展的方法。攻击实例首先使用EDL语言表述为一个攻击实例模型，对实例模型进行泛化得到攻击实例的3层概念空间，进而转化为着色Petri网模型，利用着色Petri网的运行机制对攻击行为进行检测。实验结果表明该方法对于...
基于学习Petri网的网络入侵检测方法
入侵检测 学习Petri网 神经网络
2008/6/20
基于神经网络的入侵检测方法存在学习速度慢，不易收敛，分类能力不足等缺点。采用学习Petri网（LPN）建立了对网络入侵的检测分类方法，该方法在非线性和不连续函数的实现上优于神经网络，实验结果表明：基于LPN的入侵分类相对于相同结构的神经网络具有更 高的识别精度以及更快的学习速率。