入侵检测分类引擎预测精度度量方法

• 作者: 刘玉树 吴裕树 彭新光 王峥
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 分类引擎 评估精度 泛化精度 度量规范
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 102-103,178
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.04.041

摘要

在综合考虑入侵检测分类引擎对异常和正常记录整体预测能力的基础上,提出了一种与测试和目标审计记录集中的异常记录分布无关的预测精度度量方法.该度量方法消除了当前评估规范存在的缺陷,能够确保预测精度就是实际入侵检测时的泛化精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭新光	北京理工大学计算机科学与工程系	2	6	2.0	2.0
5	刘玉树	北京理工大学计算机科学与工程系	150	2634	25.0	46.0
6	吴裕树	北京理工大学计算机科学与工程系	11	135	5.0	11.0
7	王峥	太原理工大学信息工程学院	13	59	5.0	7.0