【摘 要】
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针对有监督检测方法在检测托攻击时准确率不高的问题,提出一种基于项目流行度和新颖度分类特征的托攻击检测算法。首先,根据真实概貌和攻击概貌在选择评分项目方式上不同,从
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61379116);河北省自然科学基金资助项目(F2015203046);河北省高等学校科学技术研究重点资助项目(ZH2012028)
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针对有监督检测方法在检测托攻击时准确率不高的问题,提出一种基于项目流行度和新颖度分类特征的托攻击检测算法。首先,根据真实概貌和攻击概貌在选择评分项目方式上不同,从流行度和新颖度角度,提出有效区分正常用户和攻击用户的特征;然后,基于这些特征提出一种集成检测框架,通过Boosting提升技术产生多个差异较大的基分类器,并且通过融合带有权重的基分类器的预测值得到最终的检测结果。实验结果表明,基于项目流行度和新颖度分类特征的托攻击检测算法能够提高攻击检测的准确率和召回率。
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