Generating detectors from anomaly samples via negative selection for network intrusion detection
5.0
来源：
Nature
关键字：
ADC
发布时间：
2025-10-18 03:47
摘要：
研究提出了一种新的负选择算法，通过利用训练集中的异常样本作为检测器中心，解决了高维特征空间中检测器生成的困难。该方法在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的实验结果显示出显著的性能提升，尤其在检测率和准确性方面表现优异。此研究在网络入侵检测领域具有重要的应用潜力，能够有效应对日益严峻的网络安全威胁。
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关键证据
提出了一种新的负选择算法，通过利用异常样本生成检测器。
实验结果显示该方法在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上优于其他八种算法。
该方法有效解决了高维特征空间中的检测器生成困难问题。
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种新的负选择算法，通过利用训练集中的异常样本作为检测器中心，解决了高维特征空间中检测器生成的困难。该方法在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的实验结果显示出显著的性能提升，尤其在检测率和准确性方面表现优异。此研究在网络入侵检测领域具有重要的应用潜力，能够有效应对日益严峻的网络安全威胁。