移动自组网络入侵检测中主动学习算法的应用

• 作者: 杨春 杨海东 邓飞其
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主动学习 移动自组网络 支持向量机 入侵检测系统
• 年，卷（期）: 2007,（31）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2733字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.31.005

摘要

由于媒介开放、动态拓扑、交互及资源有限等特点,移动自组网络比传统网络更需要安全保障.介绍了一种集成入侵检测模型.在该模型中带监督异常检测的分类器基于支持向量机.同时,介绍了三种应用在该模型的基于池的主动学习算法.通过与传统的自学习算法比较,显示基于池的主动学习算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨春	华南理工大学自动化科学与工程学院	73	796	16.0	25.0
2	邓飞其	华南理工大学自动化科学与工程学院	210	1726	23.0	30.0
3	杨海东	华南理工大学自动化科学与工程学院	19	206	8.0	14.0