江苏省自然科学基金(BK2005009)

作品数：16被引量：37H指数：4
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相关主题：单类分类器入侵检测SVDD支持向量数据描述异常检测更多>>
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基于半监督学习的单类分类器被引量：1
《解放军理工大学学报（自然科学版）》2010年第4期397-402,共6页潘志松 严岳松 缪志敏 倪桂强 张晖 
国家自然科学基金资助项目(60603029);江苏省自然科学基金资助项目(BK2005009)
半监督学习是一种利用有标记样本和无标记样本进行学习的新的机器学习方法。针对单分类中只有目标类标记样本和大量无标记样本的情况,提出了一种基于半监督学习的单类分类算法。利用已标识的有标记样本建立两个单类分类器,通过相互学习...
关键词：单类分类器 半监督学习 集成学习 协同训练 
基于SVDD的半监督入侵检测研究被引量：6
《微电子学与计算机》2009年第10期128-130,共3页严岳松 倪桂强 缪志敏 潘志松 汪肇强 
国家自然科学基金项目(60603029);江苏省自然科学基金(BK2005009)
提出了一种基于SVDD的半监督入侵检测算法.该算法利用少量有标记正常网络数据建立两个SVDD分类器,通过相互学习来挖掘未标记数据中的隐含信息,扩大有标记正常网络数据的数量.再利用所有已标记正常网络数据用不同的单分类方法建立多个单...
关键词：入侵检测 半监督学习 集成学习 CO-TRAINING 单类分类器 
基于改进隐马尔可夫模型的系统调用异常检测被引量：4
《数据采集与处理》2009年第4期508-513,共6页王琼 倪桂强 潘志松 缪志敏 胡谷雨 
国家自然科学基金(60603029)资助项目;江苏省自然科学基金(BK2005009)资助项目
针对隐马尔可夫模型计算开销过高的问题,提出了一种新的基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的异常检测方法,利用系统调用执行迹具有的局部规律性,用改进的HMM(Improved HMM,IHMM)学习算法来构建程序正常行为模型。在检测时,...
关键词：入侵检测 异常检测 隐马尔可夫模型 系统调用 
一种新的基于SVDD的多类分类算法被引量：4
《计算机科学》2009年第3期65-68,共4页缪志敏 潘志松 袁伟伟 赵陆文 
国家自然科学基金"单类分类器和数据不平衡分类问题研究"(No.60603029);江苏自然科学基金"基于单类分类器的安全审计中的异常检测研究"(No.BK2005009)项目支持
目前的多类学习方法大多将多类问题转化为二类问题,这样处理除了时间开销大,还存在识别盲区。提出了一种直接进行多类学习的算法multi-SVDD。该算法在考虑大样本和多类样本数据中的类内不平衡现象基础上,首先为每类训练样本进行聚类,根...
关键词：多类学习 支持向量数据描述 不平衡学习 聚类 
SOM在广域网故障诊断中的应用
《解放军理工大学学报（自然科学版）》2009年第1期17-22,共6页陈彦德 潘志松 缪志敏 周志杰 孙永红 
国家自然科学基金资助项目(60603029);江苏省自然科学基金资助项目(BK2005009)
为了提高网络管理重要组成部分的故障管理能力,通过对性能数据和故障征兆的推理来确定故障源,针对WAN(w ide area netw ork)的故障传播特征提出了一种基于自组织特征映射SOM(self-organ izingm aps)的网络故障诊断模型,该模型包括SOM训...
关键词：广域网 故障管理 故障诊断 自组织特征映射 
单分类算法中的数据可视化技术被引量：1
《数据采集与处理》2008年第5期600-603,共4页丁力 缪志敏 潘志松 倪桂强 胡谷雨 
国家自然科学基金(60603029)资助项目;江苏自然科学基金(BK2005009)资助项目
通过对可视化技术的分析,设计了单类分类器的可视化方法,将单分类异常检测算法过程在二维空间表述出来。通过对国际标准数据集进行试验,可视化过程显示了分类算法的核参数对分类面的影响。将单类分类器的可视化方法应用于主机系统调用...
关键词：单类分类器 数据可视化 异常检测 
安全审计中频率敏感的异常检测算法
《计算机工程》2008年第8期138-140,143,共4页罗隽 丁力 潘志松 胡谷雨 倪桂强 
国家自然科学基金资助项目(60603029);江苏省自然科学基金资助项目(BK2005009)
传统使用系统调用序列的异常检测算法主要关注切分的长度,忽略了各个系统调用序列的发生频率对整个检测结果的重要性。该文提出一种对序列发生频率敏感的基于支持向量描述异常检测算法,利用发生频率定义样本的重要性,使分类器更加倾向...
关键词：安全审计 入侵检测系统 支持向量描述 单类分类器 
一种基于聚类分布的支持向量数据描述
《兰州大学学报（自然科学版）》2008年第S1期239-244,共6页缪志敏 赵陆文 潘志松 胡谷雨 
国家自然科学基金(60603029);江苏省自然科学基金(BK2005009)资助
在基于解决单类问题的支持向量数据描述算法基础上提出了基于聚类分布信息的c-SVDD算法.该算法对带野值的SVDD算法中的C值重新定义.通过增加核空间下测试样本的聚类分布信息。为每个样本定义一个特定的c值.c-SVDD算法适应于解决类别不...
关键词：不平衡类别 单分类 支持向量数据描述 ADABOOST 
基于支持向量数据描述的击键生物特征认证被引量：4
《模式识别与人工智能》2008年第5期704-708,共5页倪桂强 李佳桢 潘志松 缪志敏 
国家自然科学基金(No.60603029);江苏省自然科学基金(No.BK2005009)资助项目
由于计算机用户对键盘的熟悉程度、击键习惯等不尽相同,每个用户都具有自己独特的击键生物特征.对于某个用户来说,其击键特征为正常类,其他所有用户为异常类,这可以利用模式识别中的单类分类器来解决.本文设计基于支持向量数据描述(SVDD...
关键词：单类分类器 支持向量数据描述(SVDD) 身份认证 
SVDD在类别不平衡学习中的应用被引量：5
《应用科学学报》2008年第1期79-84,共6页缪志敏 胡谷雨 丁力 赵陆文 潘志松 
国家自然科学基金(No.60603029);江苏省自然科学基金(No.BK2005009)资助项目
在解决单分类问题的支持向量数据描述算法的基础上提出了适用于两类不平衡问题的I-SVDD(imbalance-support vector date description)算法.该算法通过增加样本的分布信息,对带野值的SVDD算法中的C值重新进行了定义.采用该算法对UC I数...
关键词：不平衡类别 单分类 支持向量数据描述 ADABOOST 
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