一种新的结合Boosting技术的mFOIL算法

机器学习中的Boosting技术是给训练例赋予不同的权值,使得学习算法可以集中学习较难的训练例。另一方面,一阶规则学习中的mFOIL算法学习精度较高,但是用于估计候选子句精度的最佳m值很难确定。为了解决这一难题,提出了将Boosting技术用于一阶规则学习的BoostmFOIL算法,使得对于任意的m值也可以学到精度较高的规则集。此外,为了增强Boosting技术对噪声数据的鲁棒性,对噪声数据赋予相对较小的权值,使其对学习算法的精度影响甚微。在基准的规则学习领域的实验结果表明：a)对于任意的m值, Boos     

基于双线规则学习的SOAR网络安全应急响应案例修正

安全编排、自动化与响应(Security Orchestration, Automation and SOAR)网络安全应急响应案例库建成后，当新的安全事件产生时，对相似案例进行检索，得到的案例的响应方案往往还需要经过案例修正才能运用至实际环境中。研究了SOAR网络安全应急响应案例的修正方法，提出一种基于双线规则学习的案例修正技术；并对案例修正规则学习过程中的相似案例相似性度量方法进行了研究，提出了一种基于可达矩阵的流程图相似度计算方法；然后对案例修正过程进行了描绘；最后，对提出的案例修正技术进行了实验和分析。结果表明，提出的双线规则学习模式能够用于实际安全事件的应急响应。     

一种基于不确定规则的数据时效性判定方法

数据过时是影响数据质量的重要因素,因此判定数据时效性对于提高数据质量至关重要.当前判定数据时效性的方法可分为两类:基于时间戳的方法和基于规则的方法.基于时间戳的方法要求精确完整的时间戳,但这样的时间戳在很多应用中不存在.基于规则的方法不要求时间戳,但现有方法均依赖于冗余元组,且不能对数据时效性做出定量判定.同时,这些方法均基于确定规则,无法表达不确定的领域知识.针对上述问题,提出不确定时效规则及相应的数据时效性模型.基于该模型,进一步给出了两个可定量地判定数据时效性的算法.同时,还给出了时效规则的学习算法.真实数据上的实验结果验证了算法的有效性.     

一种基于神经网络集成的规则学习算法

将神经网络集成与规则学习相结合，提出了一种基于神经网络集成的规则学习算法．该算法以神经网络集成作为规则学习的前端，利用其产生出规则学习所用的数据集，在此基础上进行规则学习．在UCl机器学习数据库上的实验结果表明，该算法可以产生泛化能力非常强的规则．     

基于Snort的混合入侵检测系统的研究与实现

在分析研究snon系统的优缺点的基础上,利用其开源性和支持插件的优势,针对其对无法检测到新出现的入侵行为、漏报率较高以及检测速度较低等问题,在snon系统的基础上结合入侵检测中的数据挖掘技术,提出一种基于snort系统的混合入侵检测系统模型。该系统模型在snort系统原有系统模型基础上增加了正常行为模式构建模块、异常检测模块、分类器模块、规则动态生成模块等扩展功能模块。改进后的混合入侵检测系统能够实时更新系统的检测规则库,进而检测到新的入侵攻击行为;同时,改进后的混合入侵检测系统具有误用检测和异常检测的功能,从而提高检测系统检测效率。     

基于数据挖掘的Snort系统改进模型

针对Snort系统对新的入侵行为无能为力的缺点,设计了一种基于数据挖掘理论的Snort网络入侵检测系统的改进模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上增加了正常行为模式挖掘模块、异常检测引擎模块和新规则生成模块,使得系统具有从新的入侵行为中学习新规则和从正常数据中学习正常行为模式的双重能力。实验结果表明,新模型不仅能够有效地检测到新的入侵行为,降低了Snort系统的漏报率,而且提高了系统的检测效率。     

基于Rough集的规则学习研究

Rough Sets方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具,本文在对Rough Sets理论进行深入研究的基础上,提出了一种基于Rough Sets的自增量学习算法,该算法利用简化的差异矩阵和置信度,能较好地进行确定性规则和非确定性规则的学习。     

基于规则学习的空间变换方法及其应用

人工智能领域中的许多问题经常涉及到空间变换。本文提出了一种基于规则学习的空间变换方法，该方法可以应用到智能控制、模式识别、知识获取等方面。本文中给出的智能机器人控制方面的数字实验结果表明，基于规则学习的空间变换方法不仅具有重要的理论意义，而且具有广阔的应用前景。     

互联网企业仍需加强海外IPO规则学习

一般而言,中国互联网企业不会选择在国内上市。国内上市融资——即便是创业板,也对收入、当前盈利能力提出了要求,并且审批繁琐。于是它们一家家漂洋过海,来到海外(主要是美国纳斯达克)证券交易市场实现上市融资,因为这里尊重企业的未来价值,能够将股份卖出一个好价钱,并且相关手续也较为公正。