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摘要:
入侵数据流具有快速更新以及概念漂移的特点,静态集成分类器无法及时反映整个空间的数据分布,入侵检测正确率不高,对此,文中提出了一种单分类器动态集成的入侵检测方法,该方法动态分配各分类器权值并用区间估计检查概念漂移并更新分类器.实验结果表明,在处理超平面构造的数据流上,分类效果优于多数投票、加权投票两种静态分类方法,在真实入侵实数据集上有高检测率.
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文献信息
篇名 分类器动态集成的入侵数据流检测算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 入侵检测 数据流 动态集成 概念漂移
年,卷(期) 2009,(29) 所属期刊栏目 网络、通信、安全
研究方向 页码范围 111-113
页数 3页 分类号 TP393.08
字数 2852字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.29.033
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
数据流
动态集成
概念漂移
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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