基于集成学习的网络取证模型

• 作者: 许榕生 郑志娴 陈华 魏连
• 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
• 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

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.

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