扩展D-S证据理论在网络异常检测中的研究

• 作者: 刘渊 王宏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: D-S证据理论 异常检测 数据融合
• 年，卷（期）: 2011,（34）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 117-121
• 分类号: TP393
• 字数: 6390字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.34.032

摘要

网络异常检测是入侵检测系统中重要的组成部分,然而传统网络异常检测方法中存在虚警率高、单一检测算法对多种入侵行为的检测不够全面等问题.提出了一种基于改进D-S证据理论融合多个分类器的分布式网络异常检测模型及其融合方法.鉴于经典D-S证据理论在证据间存在冲突时的不合理,采用一种带权重的改进型D-S证-据理论,提出一种全新的融合策略融合多个分类器建立异常检测模型.通过KDD99数据集对该模型进行验证,结果证明该异常检测模型可以明显降低网络异常检测的虚警率,提高检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渊	江南大学数字媒体学院	235	1325	17.0	25.0
2	王宏	江南大学物联网工程学院	15	54	5.0	7.0