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摘要:
网络入侵检测的关键问题是要使得检测准确率最大化,误警率最小化.为了解决这个问题,提出了集成多种智能学习范型的入侵检测模型.该模型融合了线性遗传规划,自适应神经模糊推理系统和随机森林学习算法.在分类前,使用两层的特征选择过程来约简特征,并在分别评估了每种学习算法的性能基础上,给出了融合规则.实验表明:融合多智能技术的入侵检测系统的性能要优于任何一个单一的分类器.
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文献信息
篇名 融合多智能技术的网络入侵检测模型
来源期刊 信息安全与技术 学科
关键词 入侵检测 多分类器系统 模式分类 遗传规划
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 理论探讨
研究方向 页码范围 31-37
页数 7页 分类号
字数 5112字 语种 中文
DOI
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 高蕾 惠州学院计算机科学系 23 72 5.0 7.0
2 兰远东 惠州学院计算机科学系 20 36 3.0 4.0
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研究主题发展历程
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入侵检测
多分类器系统
模式分类
遗传规划
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研究分支
研究去脉
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网络空间安全
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1674-9456
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16开
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82-938
2010
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