一种基于不均衡数据的网络入侵流量分类方法

在网络入侵流量检测中，普遍存在不同攻击类型的流量分布不均现象，导致少数攻击流量类识别率较低。为解决此类问题，基于不同特征空间的分类器流水线组合方法将多分类问题转化为不同特征空间上的两分类问题，有效地实现少数类重抽样和特征空间的优化，避免了少数类受多数类特征的干扰。实验表明，此方法可以有效地提高攻击流量中少数类的分类精度和召回率。