决策树与神经网络结合的入侵检测系统模型研究

• 作者: 王妍妍 王敏 王艳宁
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 决策树 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与光电子工程
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 4779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2010.01.016

摘要

入侵检测系统足保证网络信息安全的有力手段,文中提出一种结合决策树和神经网络的入侵检测系统框架.决策树分类方法把数据集划分为正常数据和入侵数据,并作为训练集分别用神经网络进行训练,改善了系统的检测精度并提高了对未知数据的检测能力.离线训练后的系统可以实现网络数据的实时检测,通过实验证明了此系统很好的检测效果和自适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏	燕山大学研究生学院	11	33	4.0	5.0
2	王艳宁	燕山大学理学院	10	23	3.0	4.0