【摘 要】
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数据分类在网络安全防护与监测预警中发挥着重要作用。随着网络系统规模的扩大、网络速度的提高以及网络安全事件的增多,安全数据的数量急剧增加,极大影响了数据分类的准确性
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金[61772136];福建省科技厅重点项目[2014H0024];福建省科技创新平台建设项目[2014H2005];福州大学科技项目[XRC-18007]
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数据分类在网络安全防护与监测预警中发挥着重要作用。随着网络系统规模的扩大、网络速度的提高以及网络安全事件的增多,安全数据的数量急剧增加,极大影响了数据分类的准确性,从而给入侵检测、安全评估、攻击意图识别等安全应用带来极大挑战。文章提出一种结合SMOTE-SVM算法和XGBoost算法的数据分类模型。首先,针对数据不平衡的情况,采用过采样和下采样相结合的方法,设计一种基于SMOTE-SVM算法的数据特征平衡方法,提高了训练数据分布的合理性和训练精度。然后,针对多源异构的安全数据的多样性特点,采用独热编码技术
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