基于改进的SVM-KNN算法的半监督托攻击检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的SVM‑KNN算法的半监督托攻击检测方法，包括：将已标记用户集作为训练集训练出初始SVM分类器；利用初始SVM分类器对未标记用户集进行初步分类；将正常用户的用户数据并入训练集中，以改进的KNN相似度公式作为KNN算法的距离公式，对其余的用户数据进行二次分类；更新训练集，并重新训练新的SVM分类器；判断分类结果是否达到最佳检测性能，若判定是，则输出最终分类器，否则循环对未标记用户集中的用户进行分类；利用最终分类器对用户数据进行托攻击检测。通过本发明的技术方案，提高了托攻击检测的泛化能力和检测精确度，在少量信息和不断变化的环境中，比以往攻击检测算法的性能更为优越。