一种基于半监督学习的物联网入侵检测系统

摘要

针对目前大多数物联网入侵检测系统误报率高、响应不及时、无法自主调查攻击行为的不足,提出了用半监督学习作为入侵检测的检测方法。同时,在Fuzzy C-means(FCM)算法的基础上提出了Random Fuzzy C-means(RFCM)算法的框架与实现。首先通过随机森林得到初始化的模型;然后,通过指定两个置信度参数,每轮得到分类结果置信度高的无标记样本;再将这些样本加入到原始有标记的样本集合里进行模型的二次训练,通过多轮迭代得到最终模型。实验表明,在NSL-KDD的入侵检测数据集里,模型具备良好的泛化性能。