基于小波变换和极限旋转森林算法的入侵检测模型

• 作者: 刘利群 王晗 项顺伯
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 旋转森林算法 小波变换 极限学习机 稳定性
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 4603字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2018.03.012

摘要

针对入侵检测系统存在性能不稳定等问题,结合旋转森林算法(Rotation of Forest,ROF)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)提出了一种新的入侵检测模型ROF-ELM.该算法首先提出入侵检测的评价指标,并综合小波变换来对评价指标建立刻画方法,同时利用ROF-ELM对训练集进行处理,将得到的样本类标进行训练输出,以此提高检测效率.最后,利用MATLAB进行仿真实验,深入研究了在该算法下的入侵检测性能,结果发现ROF-ELM具有较好的适应性,在分类结果和预测正确率等方面性能更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	项顺伯	广东石油化工学院计算机与电子信息学院	44	89	6.0	6.0
2	刘利群	广东海洋大学数学与计算机学院	19	27	3.0	5.0
3	王晗	广东海洋大学数学与计算机学院	9	0	0.0	0.0