集成异种分类器用于入侵检测

摘要：

本文使用一种新的集成方法,称为EDKC(Ensemble of Different Kind of Classifiers),用于入侵检测.EDKC集成不同的分类器形成组合分类器,并且通过加权投票表决对未知样本进行分类.在KDDCUP数据集上的实验结果表明,EDKC不仅具有较高的F-度量值,能达到目标类召回率和精度的平衡,而且能够取得很高的分类准确率.

关键词：入侵检测、组合分类器、投票

所属期刊栏目：24

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：数据挖掘技术在网络测量及网络行为预测中应用的研究:颁发部门:河南省教育厅200602003申请人:范明教授

在线出版日期：2009-02-06（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：48-49,200