论文研究 SPARQL查询的关系代数表示与转换方法.pdf

重抽样方法是常用的解决数据非平衡问题的一种有效手段，为提高入侵检测系统的检测效率，降低数据的不平衡程度，提出了快速分层最近邻FHNN重抽样方法，采用两阶段的基于负载均衡策略的高速网络入侵检测模型，按协议类型把KDD’99的训练数据集划分并在每类子集上进行了各种实验。实验结果表明该方法不仅可以很好地删除噪声数据和冗余信息，尤其是类区域内样本，减小数据的不平衡度和样本总量，而且由于算法时间复杂度是线性阶的，在样本数量很大的情况下，运行速度非常快，适合从海量的数据中快速而有效地检测各类攻击。