#imbalanced-learning

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学术论文2026-06-07 发布INFO

nCMD: Benign-Anchored Feature Selection for Imbalanced Network Intrusion Detection

该论文针对网络入侵检测系统（NIDS）在高维、高度不平衡流量场景下的特征选择问题，提出了一种名为nCMD（benign-anchored Classwise Mean Deviation）的轻量级、可解释的特征选择方法。传统过滤方法使用全局

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#cs.LG #network-intrusion-detection #feature-selection #imbalanced-learning

学术论文2026-05-11 发布INFO

MARGIN: Margin-Aware Regularized Geometry for Imbalanced Vulnerability Detection

软件漏洞检测对于确保软件安全性和可靠性至关重要。尽管深度学习取得了进展，但真实世界的漏洞数据集面临两个严重挑战：频率不平衡（少数类漏洞样本稀少）和难度不平衡（易检测与难检测样本的区分度不足）。本文从嵌入几何的角度重新审视这些问题，观察到这种

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#cs.SE #cs.LG #vulnerability-detection #deep-learning #imbalanced-learning