基于二次训练技术的入侵检测方法研究

发布时间：2018-10-25 07:56

【摘要】：提出了一个基于二次训练技术的网络入侵检测模型,不但可以从整体上提高入侵检测系统的检测性能,而且对于低频率、高危害攻击类型的检测性能有着更加显著的提升.该模型首先利用PCA算法提取数据集中的重要特征,然后使用二次训练技术训练分类器构建网络入侵检测模型.实验中分别使用决策树、朴素贝叶斯和KNN 3个经典分类算法构建了基于二次训练技术的入侵检测模型,并在著名的KDDCup99数据集上进行了实验.结果表明本文的入侵检测模型可以有效地提高入侵检测系统的性能,尤其是对于低频率攻击类型的检测性能有明显的提升.
[Abstract]:A network intrusion detection model based on secondary training technology is proposed, which can not only improve the detection performance of intrusion detection system as a whole, but also improve the detection performance of low frequency and high hazard attack types. The model firstly uses PCA algorithm to extract the important features of the data set, and then uses the secondary training technology to train classifier to construct the network intrusion detection model. In the experiment, three classical classification algorithms, decision tree, naive Bayes and KNN, are used to construct the intrusion detection model based on the quadratic training technique, and the experiments are carried out on the famous KDDCup99 data set. The results show that the proposed intrusion detection model can effectively improve the performance of intrusion detection systems, especially for low-frequency attack types.
【作者单位】： 中国信息安全测评中心;兰州大学信息科学与工程学院;兰州职业技术学院电子与信息工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61602225)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2293095