网络信息技术加速引领新一轮科技革命，同时其性能及服务质量要求也在不断提高，如何以安全大数据为基础，从全局角度提升对安全威胁的发现识别、理解分析、响应处置能力至关重要。本书针对网络异常数据中稀有类识别难题，尝试使用不同的数据简化方法及分类策略来提升稀有类的识别能力，为网络安全领域提供强大的工具，助力防御策略的精准实施。 本书可供网络安全分析与研究人员、对网络安全感兴趣的读者阅读。

第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 面临的挑战
1.3 异常检测现状
1.4 研究内容及主要贡献
1.5 本书的组织结构
第2章 类不平衡问题研究
2.1 类不平衡问题
2.2 网络异常数据识别代价估值
2.3 度量标准
2.4 本章小结
第3章 基于混沌遗传的代价敏感特征选择算法
3.1 基于混沌搜索的特征选择
3.2 代价敏感特征评估标准
3.3 基于混沌遗传的代价敏感特征选择算法CSFSG
3.4 实验验证
3.5 本章小结
第4章 基于文化基因构架的高效代价敏感特征选择算法
4.1 基于文化基因构架的特征选择
4.2 基于文化基因构架的高效代价敏感特征选择算法
4.3 实验验证
4.4 本章小结
第5章 基于稀有类拓展的双向实例选择分层策略
5.1 分层实例选择策略
5.2 基于稀有类拓展的双向实例选择分层策略
5.3 实验验证
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献