基于NN多分类器组合的入侵检测方法

• 作者: 张仕斌 李享梅
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 入侵检测 神经网络 多分类器组合
• 年，卷（期）: 2009,（24）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 59-61
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.24.024

摘要

本文根据传统的入侵检测方法误报率高、U2R和R2L攻击检测率低等缺点,提出了一种基于神经网络多分类器组合的入侵检测方法.实验结果表明,该方法不仅能够有效地提高检测率,特别是U2R和R2L等攻击具有较好的检测能力.因此,本文提出的基于神经网络多分类器组合的入侵检测方法是有效和实用的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仕斌	成都信息工程学院网络工程学院	81	634	12.0	23.0
2	李享梅	成都信息工程学院网络工程学院	11	18	3.0	3.0