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扩展D-S证据理论在入侵检测中的应用
扩展D-S证据理论在入侵检测中的应用
作者:
刘渊
陈烨
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
异常检测
SVM
D-S证据理论
融合
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
五维指标
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
传播情况
被引次数趋势
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SVM
D-S证据理论
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
主办单位:
国防科学技术大学计算机学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-130X
CN:
43-1258/TP
开本:
大16开
出版地:
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
邮发代号:
42-153
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
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