论文《入侵检测大数据集代价敏感重平衡分类策略》提出了一种针对入侵检测中数据不平衡问题的解决方案。通过引入代价敏感学习和重平衡技术，提升了分类器在处理不平衡数据时的性能。该方法有效缓解了传统分类算法对多数类的偏好，提高了对少数类（如攻击样本）的识别能力，为入侵检测系统提供了更准确的分类结果。
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