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摘要:
网络安全问题日益严峻,入侵检测作为主要的网络防范手段之一,但多分类的检测普遍存在检测率低漏报误报率高的问题,本文结合入侵检测数据中正常数据的数据量远大于异常数据的特点,并根据类间分离性算法确定不同攻击类型的分离顺序,构造性能优良的二叉树结构,有效提高入侵检测的性能。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 改进的二叉决策树多分类算法在入侵检测中的应用
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 入侵检测 支持向量机 多分类 分离性测度 二叉树
年,卷(期) 2019,(8X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 33-34
页数 2页 分类号 TP393
字数 语种
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 刘铭 安阳工学院计算机科学与信息工程学院 16 36 3.0 6.0
2 南西 安阳工学院计算机科学与信息工程学院 5 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
支持向量机
多分类
分离性测度
二叉树
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研究来源
研究分支
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
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34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
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