基于稀有类分类算法的入侵检测研究及其应用

基于稀有类分类算法的入侵检测研究 基于稀有类分类算法的入侵检测研究是数据挖掘和入侵检测系统研究的热点之一。本文将入侵检测作为稀有类，用稀有类特定的分类算法建立入侵检测模型，并与原有的分类算法进行比较，体现出极大地优越性。 稀有类问题是数据挖掘中一个重要的问题，许多实际问题，如网络入侵检测可看作稀有类识别问题。稀有类有三个显著特征：难区分性、类的多态性、稀有性。稀有类分类问题的研究是具有理论及实践意义的。 稀有类分类算法的研究方向主要有两条思路：其一是从不平衡数据集的角度出发采用分层方法改变类分布从而达到数据集的平衡，然后用普通分类方法进行分类；其二，研究特定的稀有类分类算法，如RameshAgarwal和MaheshV.Joshi提出的PNrule方法及HamadAlhammady和KotagiriRamamohanarao提出的EPRC算法。 在入侵检测中，稀有类分类算法可以用于检测入侵行为，如非法登录网络系统的识别问题。在这个例子中，入侵访问和大量的合法访问相比是非常少的，（5%~10%），其中“非法登录”是小比例样本，成为稀有目标类C类；而相应的“合法登录”就是非目标类NC类。 本文的研究结果表明，基于稀有类分类算法的入侵检测模型可以极大地提高入侵检测的准确性和效率。这项研究对于数据挖掘和入侵检测系统的发展具有重要的理论和实践价值。 知识点： 1. 稀有类问题的定义和特征：稀有类是人们所关注的、在数据集中所占比例非常小（通常远低于10%）的目标类，具有难区分性、类的多态性、稀有性三个显著特征。 2. 稀有类分类算法的研究方向：稀有类分类算法的研究方向主要有两条思路：其一是从不平衡数据集的角度出发采用分层方法改变类分布从而达到数据集的平衡，然后用普通分类方法进行分类；其二，研究特定的稀有类分类算法。 3. 入侵检测中的稀有类分类算法应用：稀有类分类算法可以用于检测入侵行为，如非法登录网络系统的识别问题。 4. 基于稀有类分类算法的入侵检测模型：基于稀有类分类算法的入侵检测模型可以极大地提高入侵检测的准确性和效率。 5. 数据挖掘在入侵检测中的应用：数据挖掘技术可以用于入侵检测，通过从大量数据中提取和挖掘知识，可以检测入侵行为。 6. 稀有类问题在数据挖掘中的重要性：稀有类问题是数据挖掘中一个重要的问题，许多实际问题，如网络入侵检测可看作稀有类识别问题。