本文介绍了一个名为UADI的研究项目，该项目专注于利用机器学习技术改进入侵检测系统（IDS）。EHU研究团队自2010年起开展此项目，并在期间开发了gureKDDCup。此外，还探讨了支持向量机（SVM）、决策树等方法在入侵检测中的应用。
随着大数据
kddcup99 相关
Genetic and Evolutionary Computation–GECCO 2003 PART II
http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup.names
http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html
UADI
UADI 是 Unsupervised Anomaly Detection in Intrusion Detection Systems 的缩写。
这是 EHU 的一个研究团队于 2010 年 1 月 开始的一个研究项目。旨在通过机器学习的方法，构造一个 IDS。这个项目的一项重要产出物是 gureKDDCup。
团队成员
Iñigo Perona, Olatz Arbelaitz, Javi Muguerza, Ibai Gurrutxaga
gureKDDCup
其他研究
Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, K nearest neighbor, K-Mean and Fuzzy C-Mean Clustering
https://www.researchgate.net/publication/263929521_A_Detail_Analysis_on_Intrusion_Detection_Datasets
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