基于AdaBoost特征约减的入侵检测分类方法

作     者：陶晓玲 王勇 罗鹏 TAO Xiao-ling;WANG Yong;LUO Peng

作者机构：桂林电子科技大学网络中心桂林541004 广西移动通信有限责任公司桂林541004 

基　　金：广西自然科学基金资助项目(桂科基0575094) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2008年第34卷第18期

页      码：199-201,206页

摘      要：提出一种基于AdaBoost的入侵特征约减算法,利用该算法约减入侵特征中的冗余特征,构造Ada-加权和Ada-域值分类器,并与支持向量机分类器进行对比。设计并实现Linux实时入侵检测实验平台,并将特征约减算法和3种分类方法应用于该平台。实验结果表明,由特征约减算法挑选出来的入侵特征集较优,Ada-加权和Ada-域值分类器的分类效果优于支持向量机分类器,且Ada-域值分类器在测试集上的检测性能最佳。

主 题 词：入侵检测 特征约减 Ada加权分类器 Ada域值分类器 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2008.18.071

馆 藏 号：203578978...