研究文章
Representativeness-Based实例选择入侵检测
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输入:
:训练数据集;
:的比例选择实例通过交叉验证或验证组;
:正常情况下的设置;
:的攻击实例。 |
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输出:
;
:组选择的实例
;
:组选择正常的实例
;
:组选择的攻击实例 |
| (1) |
正常化 |
| (2) |
初始化
,
,
,根据,
,和 |
| (3) |
为每一个在 |
| (4) |
计算由公式(2) |
| (5) |
结束了 |
| (6) |
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| (7) |
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| (8) |
获得和
;换句话说,根据
,
和按降序排序 |
| (9) |
选择最好的达到最好的精度使用1-NN分类器通过交叉验证或验证集 |
| (10) |
获得和
,选择第一个实例中和第一实例中 |
| (11) |
获得 |
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