10.3969/j.issn.1001-2400.2008.02.032
分级结构的AdaBoost入侵检测方法研究
针对目前智能入侵检测方法存在不能同时满足检测精度和检测速度的要求问题,提出一种分级结构的智能入侵检测方法.该方法将改进的AdaBoost算法用于入侵特征的选择及构造每一级的Ada-域值分类器,并通过级连多个分类器来共同完成检测任务.设计并实现了Linux实时入侵检测实验平台,在此平台上训练和测试分级结构的智能入侵检测器.实验结果表明,该方法降低了运算复杂度;在保证高的检测率的同时,降低了虚警率;提高了处理速度,更适合入侵检测系统的实时处理要求.
入侵检测、AdaBoost算法、特征选择、Ada-域值分类器、分级结构
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TP393;TP181(计算技术、计算机技术)
高等学校博士学科点专项科研项目20040251010;广西自然科学基金桂科基0575094
2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
345-350,361
