基于改进的Adaboost算法在网络入侵检测中的应用

发布时间：2017-10-23 01:13

  本文关键词：基于改进的Adaboost算法在网络入侵检测中的应用

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【摘要】：网络入侵检测是一种基于网络行为特征的检测技术.近年来,作为信息安全领域中的研究热点,网络入侵检测发展迅速.针对传统入侵检测算法对于数据特征提取较慢的问题,本文提出了基于信息熵理论的免疫算法来提高特征提取速度.为了进一步提高分类精度,本文对Adaboost分类方法进行了改进,在分类过程中判断噪声数据,并对噪声数据的权重进行调整,从而缓解了Adaboost算法的过度拟合.通过对KDD CUP 99数据的实验结果表明,本文方法可以提高免疫算法在特征提取方面的收敛速度,并能有效地提高入侵检测率.
【作者单位】： 四川大学计算机学院;
【关键词】： 入侵检测 Adaboost 免疫算法 网络入侵
【基金】：国家自然科学基金(61332006)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言入侵检测是信息安全保障的关键技术之一,近几年网络入侵检测研究主要集中在提升检测速度和检测精度.由于该检测技术是一种实时检测技术[1],因此研究一方面从特征选取和属性约简等方面入手[2-6],另一方面主要在于提高算法的分类精度[7-9],降低误报率和漏报率.黄会群[3]提

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本文编号：1080926