10.3321/j.issn:1002-8331.2007.31.005
移动自组网络入侵检测中主动学习算法的应用
由于媒介开放、动态拓扑、交互及资源有限等特点,移动自组网络比传统网络更需要安全保障.介绍了一种集成入侵检测模型.在该模型中带监督异常检测的分类器基于支持向量机.同时,介绍了三种应用在该模型的基于池的主动学习算法.通过与传统的自学习算法比较,显示基于池的主动学习算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求.
主动学习、移动自组网络、支持向量机、入侵检测系统
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
中国博士后科学基金20060400752;华工基金B08E5060520;广东信产厅基金HT2004-0006
2007-12-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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