基于SVM的网络入侵检测集成学习算法

发布时间：2017-12-05 13:37

  本文关键词：基于SVM的网络入侵检测集成学习算法

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【摘要】：互联网络中,计算机和设备随时受到恶意入侵的威胁,严重影响了网络的安全性。入侵行为升级快、隐蔽性强、随机性高,传统方法难以有效防范。针对这一问题,提出一种基于SVM的网络入侵检测集成学习算法,该算法利用SVM建立入侵检测基学习器,采用AdaBoost集成学习方法对基学习器迭代训练,生成最终的入侵检测模型,仿真实验表明了该算法的有效性。
【作者单位】： 湖南大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272190)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言随着网络技术和社会经济的不断发展,人们在享用互联网和计算机技术便利的同时,也受到其所带来的安全威胁。防火墙作为传统的网络安全技术,对不断升级的网络入侵手段难以形成有效保护[1,2]。近年来作为主动保护策略,入侵检测日益受到国内外专家学者的重视,如何针对互联网

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本文编号：1255027