基于Boosting模糊分类的入侵检测

• 作者: 唐晓衡 夏利民
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊分类 遗传算法 Boosting算法 入侵检测
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 225-227
• 页数: 3页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 3664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.05.079

摘要

提出一种基于Boosting模糊分类的入侵检测方法.采用遗传算法来获取入侵检测的模糊规则,利用Boosting算法不断改变训练样本的分布,使每次遗传算法产生的模糊分类规则重点考虑误分类和无法分类的样本.以kddcup'99为数据源进行了仿真实验,结果表明该方法具有良好的分类识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏利民	中南大学信息科学与工程学院	102	814	16.0	22.0
2	唐晓衡	中南大学信息科学与工程学院	1	6	1.0	1.0