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摘要:
网络异常行为检测是入侵检测中不可或缺的部分,单一的检测方法很难获得较好的检测结果.针对经典D-S证据理论不能有效合成高度冲突证据的不足,提出将基于改进的加权D-S证据组合方法应用到网络异常行为检测中,并融合多个SVM,建立新的入侵检测模型.该方法通过引入平均证据得到权重系数,以此区分各证据在D-S融合中的影响程度,因此能有效解决证据的高度冲突.仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的异常检测相比,本模型能够有效提高融合效率,进而提高检测性能.
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文献信息
篇名 扩展D-S证据理论在入侵检测中的应用
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 异常检测 SVM D-S证据理论 融合
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 83-87
页数 5页 分类号 TP393.08
字数 4169字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.01.014
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1 刘渊 江南大学数字媒体学院 235 1325 17.0 25.0
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节点文献
异常检测
SVM
D-S证据理论
融合
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期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
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