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現(xiàn)有的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法大多專(zhuān)注于提高整體檢測(cè)率和降低整體的漏報(bào)率，忽視了少數(shù)類(lèi)別的檢測(cè)率和漏報(bào)率，為此，提出了一種基于SMOTE（ synthetic minority oversampling technique）和CBDT（ gradient boosting decision tree）的入侵檢測(cè)方法。其核心思想是：首先在預(yù)處理階段使用SMOTE技術(shù)提高少數(shù)類(lèi)別的樣本數(shù)量，且對(duì)多數(shù)類(lèi)別樣本降采樣，最后在平衡數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練CBDT分類(lèi)器。利用KDD99數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與在原始訓(xùn)練集上訓(xùn)練的分類(lèi)器、KDD99競(jìng)賽的最好成績(jī)進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，該方法在保持較高的整體正確率的同時(shí)，其平均漏報(bào)率比KDD99最好成績(jī)及原始訓(xùn)練集上的模型降低了約17%，從而證明了該方法的有效性。
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