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摘要:
使用数据挖掘及机器学习方法研究网络入侵取证分析已成为目前网络取证研究的热点之一.单一类特征或者一种检测模型都很难提高网络入侵检测的检测率,本文提出采用基于多个特征或多个模型的集成学习方案.该方案综合采用多种方法分析入侵行为,提高网络取证的准确度;具有较好的适应性,可有效处理复杂的网络数据;较好的扩展性,可根据网络环境需要引入新的学习分类方法.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于集成学习的网络取证模型
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 网络取证 数据挖掘 取证分析 集成学习
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 23,16
页数 2页 分类号 TP3
字数 2333字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2007.10.012
五维指标
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 中国科学院高能物理研究所网络安全实验室 111 1736 20.0 37.0
2 魏连 福州大学数学与计算机学院 3 24 2.0 3.0
3 陈华 福州大学数学与计算机学院 21 121 7.0 10.0
5 郑志娴 8 20 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
网络取证
数据挖掘
取证分析
集成学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
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