基于 AdaBoost 的入侵检测技术探索与分析

• 作者: 阴国富
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 样本特征 分类器 入侵检测 权值 分类决策
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 页码范围: 69-72
• 字数: 2957字
• 语种: 中文

摘要

阐明了入侵检测系统的监测过程,提出在入侵检测的分析方法中通过 AdaBoost 框架的循环迭代,在每次迭代中,由该算法产生一个带权值的分类器,迭代结束产生多个分类器,最后将这些分类器进行加权联合,得到一个具有较高识别率的分类器,进而克服采用单一分类算法产生的识别率难以满足系统要求的缺陷,从而达到系统对攻击识别率提高,误警率降低的目的,以 KDD99作为实验样本数据源,仿真实验表明该方法检测预警准确率高

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阴国富	渭南师范学院数学与信息科学学院	44	333	10.0	17.0