基于改进DS证据融合与 ELM的入侵检测算法

• 作者: 于化龙 李永忠 陈兴亮
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络入侵检测 DS证据理论 冲突强度 极限学习机
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3049-3051,3082
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.040

摘要

为了提高检测率，采用DS证据融合技术融合多个ELM，能够提高整个检测系统的精确性。但是传统的DS技术处理冲突信息源时并不理想。因此，通过引入证据之间的冲突强度，将信息源划分成可接受冲突和不可接受冲突，给出了新的证据理论（improved Dempster-Shafer，I-DS），同时针对ELM随机产生隐层神经元对算法性能造成影响的缺陷作出了改进。通过实验表明，结合I-DS和改进的ELM能够更高速、更有效地判别入侵行为。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于化龙	江苏科技大学计算机科学与工程学院	44	135	8.0	10.0
2	李永忠	江苏科技大学计算机科学与工程学院	98	561	13.0	16.0
3	陈兴亮	江苏科技大学计算机科学与工程学院	3	21	2.0	3.0