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- [6] Active learning in partially su-pervised classification .2 Garg P,Sundararajan S. Proc of the18th ACM Con-ference on Information and Knowledge Management . 2009
基于自学习半监督单类支持向量机的SCADA入侵检测系统
被引：6
作者：
张云贵
[1
,2
]
张伟
[2
]
薛向荣
[2
]
杨小军
[2
]
机构：
[1] 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
[2] 冶金自动化研究设计院
来源：
关键词：
数据采集与监视系统;
入侵检测系统;
单类支持向量机;
半监督单类支持向量机;
自学习;
逻辑预测;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP309 [安全保密];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081201 ;
0839 ;
1402 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
为从工艺过程角度解决工控系统信息安全问题,设计了基于自学习半监督单类支持向量机的SCADA入侵检测系统。因SCADA系统数据样本较少、维度较高,故采用半监督单类支持向量机算法构造分类器。通过设计主动学习器,使系统将能够提高分类器性能的典型样本加入训练集,从而提高分类准确性,降低入侵检测系统的误报率和漏报率。实验结果表明本文方法能够有效提高检测准确率,但分类器训练的实时性有待于增强。
引用
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