基于机器学习的入侵检测系统研究

• 作者: 王旭仁 许榕生
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 入侵检测系统 遗传算法 贝叶斯分类法
• 年，卷（期）: 2006,（14）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 107-108,153
• 页数: 3页
• 分类号: TP309
• 字数: 2861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.14.039

摘要

入侵检测系统存在特征不能自动生成、特征库更新慢、无法适应大量数据等缺点.该文该文提出了基于机器学习的入侵检测系统,将遗传算法和贝叶斯分类算法结合使用,使得检测规则可以自动生成,克服手工编码的不精确、更新慢的缺陷,同时能够处理和分析大数量数据.最后给出了实验分析结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许榕生	中科院高能物理所计算中心	26	180	9.0	13.0
2	王旭仁	首都师范大学信息工程学院	44	357	12.0	16.0