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公开(公告)号：CN116886337A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310708098.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 南京森林警察学院
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的未知网络攻击行为漂移检测方法，该方法包括：步骤1，数据采集和预处理。步骤2，基分类器训练和更新。步骤3，基分类器集成和攻击行为检测。本发明通过集成策略组合基分类器，从而达到比单一模型效果更佳的目标，这种复合结构可以很容易地适应数据流中的变化。本发明设计的在线集成模型来适应网络流量的概念漂移，让分类器忘记旧实例，适应新实例，以便自然地跟踪网络流量中的漂移，其中在线学习的步骤和集成学习的组合策略都是构造模型的重要环节。本发明能够很好地提高未知网络攻击流量检测的准确率，并且能够适应概念漂移，保证了未知网络攻击流量检测效果的稳定性。
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