基于集成学习的入侵检测方法

• 作者: 李凯 陈武
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 集成学习 融合 入侵检测 泛化性能
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 166-167,176
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.11.059

摘要

入侵检测是近年来网络安全研究的热点.利用多分类器技术,研究了基于集成学习的入侵检测方法.应用Bootstrap技术生成分类器个体,为了提高分类器的差异性,应用聚类技术对分类器进行聚类,在相应的聚类结果中选取不同的分类器个体,并选择不同的融合方法对分类结果进行融合.针对入侵检测数据的实验表明了该集成技术的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯	河北大学数学与计算机学院	52	435	12.0	19.0
2	陈武	河北大学数学与计算机学院	6	13	2.0	3.0