基于集成学习的入侵检测方法

摘要：

入侵检测是近年来网络安全研究的热点.利用多分类器技术,研究了基于集成学习的入侵检测方法.应用Bootstrap技术生成分类器个体,为了提高分类器的差异性,应用聚类技术对分类器进行聚类,在相应的聚类结果中选取不同的分类器个体,并选择不同的融合方法对分类结果进行融合.针对入侵检测数据的实验表明了该集成技术的有效性.

关键词：集成学习、融合、入侵检测、泛化性能

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省社会科学基金2006406;河北大学校科研和教改项目2006075

在线出版日期：2008-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：166-167,176