SOINN多视图网络入侵检测

发布时间：2018-03-12 16:42

  本文选题：入侵检测　切入点：SOINN　出处：《计算机应用与软件》2013年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：检测准确性是入侵检测系统(IDS)的关键性能。针对入侵检测中训练样本数目不平衡的问题,提出使用拓扑学习的方法训练网络数据分类器,并且使用多视图入侵检测方法进一步提高检测率。实验结果表明,提出的方法对于某些攻击类型的检测能力优于现有的方法。特别是提升了对非法远程闯入(R2L)攻击,与非法提升权限(U2R)攻击的检测能力。
[Abstract]:Detection accuracy is the key performance of intrusion detection system (IDS). Aiming at the imbalance of the number of training samples in intrusion detection, a topology learning method is proposed to train the network data classifier. The experimental results show that the proposed method is superior to the existing methods in detecting some types of attacks, especially the R2L attack. U2 R) attack detection ability with illegal elevation.
【作者单位】： 西北农林科技大学信息工程学院;甘肃畜牧工程职业技术学院;
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1602409