提出一种稳健边界强化GMM-SMOTE软件缺陷检测方法.该方法利用高斯混合聚类将软件集合划分为多簇,基于簇内类别比进行可靠样本筛选并且通过后验概率实现边界识别,用以指导完成加权数据平衡,最后利用平衡优化数据构建软件缺陷检测模型.在NASA多个公开数据集上的实验结果表明,GMM-SMOTE可实现噪声抑制,边界强化的数据平衡,有效提高...
基于Web安全的严峻性与入侵检测的重要性,本文构建了基于Web安全的入侵检测系统.网络监控和日志报表等核心模块采用SMOTE_GMM和卷积神经网络,系统包括设备信息,网络监控,日志报表,设备管理,设备维护,Web防护,网页防篡改等重要模块,方便用户对日志记录和监控信息等的查看,入侵检测及防御知识的学习.系统测试表明,本文设计的...