半监督异常入侵检测方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊聚类和支撑适量域描述的半监督异常入侵检测方法，主要用于解决现有技术对入侵检测数据检测率低且虚警率高的问题。其实现步骤为：(1)初始有标记样本集和未标记样本集；(2)初始聚类中心；(3)实施模糊C均值聚类；(4)依据聚类结果更新有标记样本集和未标记样本集；(5)实施基于支撑矢量域描述SVDD的自训练；(6)依据自训练结果更新有标记样本集和未标记样本集；(7)实施基于支撑矢量域描述SVDD的分类；(8)评估入侵检测结果并输出。本发明在提高检测率的同时，降低了虚警率，可用于训练数据仅包含极少正常数据的实时入侵检测系统。