- 专利标题: 一种基于入侵检测模型的样本预测方法、装置及电子设备
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申请号: CN201710463676.8申请日: 2017-06-19
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公开(公告)号: CN107276805B公开(公告)日: 2020-06-05
- 发明人: 姚海鹏 , 付丹阳 , 章扬 , 张培颖 , 王露瑶 , 殷志强
- 申请人: 北京邮电大学
- 申请人地址: 北京市海淀区西土城路10号
- 专利权人: 北京邮电大学
- 当前专利权人: 北京邮电大学
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区西土城路10号
- 代理机构: 北京柏杉松知识产权代理事务所
- 代理商 马敬; 项京
- 主分类号: H04L12/24
- IPC分类号: H04L12/24 ; H04L29/06 ; G06F21/55 ; G06K9/62
摘要:
本发明实施例提供了一种基于入侵检测模型的样本预测方法、装置及电子设备,方法包括:对初始训练样本集中的样本进行聚类,得到第一簇,针对每个第一簇,如果其内的全部样本都属于同一个类别,则将该第一簇中的样本从该初始训练样本集中抽离,并标记该第一簇的类别为:该第一簇中的任一有标记样本的类别;获得目标训练样本集、目标入侵检测模型以及初始测试样本集,针对初始测试样本集中的每个样本,判断是否将其从所述初始测试样本集中抽离;获得由初始测试样本集中未被抽离的样本组成的目标测试样本集;并利用目标入侵检测模型,对目标测试样本集中的每个样本进行类别预测。应用本发明实施例提供的方案进行样本预测时,提高了样本预测的准确度。
公开/授权文献
- CN107276805A 一种基于入侵检测模型的样本预测方法、装置及电子设备 公开/授权日:2017-10-20