选择分类器进行入侵检测

• 作者: 亢俊健 张新东 李文斌 陈嶷瑛
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 分类 集成学习 入侵检测 信息增益
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 82-83,124
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.06.033

摘要

使用集成分类器的方法进行入侵检测,但差的个体分类器往往会对集成性能造成不良影响.因此,使用信息增益法评价各分类器性能,并剔除表现不好的若干个分类器.一方面,降低了分类器空间维数.另一方面,提高了集成效果.在公用的入侵检测数据集上的实验结果表明,本文方法具有较好的集成效果,优于单分类器性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新东	石家庄经济学院信息工程学院	4	14	2.0	3.0
2	李文斌	石家庄经济学院信息工程学院	22	277	8.0	16.0
3	陈嶷瑛	石家庄经济学院信息工程学院	19	262	8.0	16.0
4	亢俊健	石家庄经济学院信息工程学院	11	60	4.0	7.0