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現有的基于機器學習的入侵檢測方法大多專注于提高整體檢測率和降低整體的漏報率，忽視了少數類別的檢測率和漏報率，為此，提出了一種基于SMOTE（ synthetic minority oversampling technique）和CBDT（ gradient boosting decision tree）的入侵檢測方法。其核心思想是：首先在預處理階段使用SMOTE技術提高少數類別的樣本數量，且對多數類別樣本降采樣，最后在平衡數據集上訓練CBDT分類器。利用KDD99數據集進行實驗驗證，并與在原始訓練集上訓練的分類器、KDD99競賽的最好成績進行對比。結果表明，該方法在保持較高的整體正確率的同時，其平均漏報率比KDD99最好成績及原始訓練集上的模型降低了約17%，從而證明了該方法的有效性。
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