摘要
针对入侵检测中异常点误报率较高的问题,提出了改进KNN与异常点检测算法相结合来处理数据的方法,以降低入侵检测误报率。该方法首先采用卡方特征选择方法进行数据特征选择,其次采用孤立森林、距离、局部异常因子(IDL)结合查找出异常点,然后使用SMOTE平衡数据,使得所有的样本达到一个类平衡状态,再采用KNN分类。最后采用公开数据集NSL-KDD进行对于改进KNN异常点检测方法的有效性验证。实验结果表明,采用改进的KNN分类异常点检测方法进行检测,降低了误报率。
出处
《甘肃科技纵横》
2022年第1期8-11,共4页
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