一种在类别样本数量不均衡情况下的恶意样本检测方法

    公开(公告)号:CN114548305A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210187808.X

    申请日:2022-02-28

    Abstract: 本申请提供一种在类别样本数量不均衡情况下的恶意样本检测方法,其步骤包括:对类别样本数量不均衡的原始样本进行特征提取,得到特征提取后的样本作为训练数据;使用分类算法得到训练数据的至少两个分类预测结果;其中,所述训练数据包括未标记数据;设置采样参数组集,所述采样参数组集由若干采样参数组构成,每个采样参数组包括对训练数据中各类别样本进行采样时使用的采样参数;将采样参数组集中,使得所有分类预测结果之间相似度最高的采样参数组作为最优采样参数组;根据最优采样参数组对训练数据进行采样。使用本申请能够同时对多数类进行降采样以及对少数类的进行过采样,达到提高了检测的泛化能力。

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