TY -的A2郭Yunchuan AU -段,瑞雪AU -李,丹盟通,羌族非盟-杨,道盟——刘盟——刘,Xiulei PY - 2021 DA - 2021/10/31 TI - Few-Shot学习的调查:一个有效的入侵检测方法SP - 4259629六世- 2021 AB - Few-Shot学习(目前)是一个核心主题域的机器学习(ML)的重点是使用小数据集训练模型。近年来,有许多重要的数据驱动的ML入侵检测申请。尽管有这些伟大的成就,然而,收集大量可靠的数据仍然是昂贵和费时的,甚至是不可能的。在这方面,目前已被证明有优势的处理小,异常数据样本在入侵检测的巨大的应用空间。目前可以改善毫升稀缺的数据在三个层次:数据、模型和算法的水平。以前在所有三种方法知识起着重要的作用。许多有前途的方法,如数据浓缩,图神经网络模型和多任务学习也被开发出来。在本文中,我们提出一个全面审查目前领域的最新研究进展。我们首先介绍毫升的理论背景和目前然后描述一般特点,优势,目前的主要方法。目前嵌入式学习等方法,多任务学习,生成模型应用于入侵检测有效地提高检测精度。 Then, the application of FSL to intrusion detection is reviewed in detail, including enriching the dataset by extracting intermediate features, using graph embedding and meta-learning methods to improve the model. Finally, the difficulties of this approach and its prospects for development in the field of intrusion detection are identified based on the previous discussion. SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/4259629 DO - 10.1155/2021/4259629 JF - Security and Communication Networks PB - Hindawi KW - ER -