融合多智能技术的网络入侵检测模型

摘要：

网络入侵检测的关键问题是要使得检测准确率最大化,误警率最小化.为了解决这个问题,提出了集成多种智能学习范型的入侵检测模型.该模型融合了线性遗传规划,自适应神经模糊推理系统和随机森林学习算法.在分类前,使用两层的特征选择过程来约简特征,并在分别评估了每种学习算法的性能基础上,给出了融合规则.实验表明:融合多智能技术的入侵检测系统的性能要优于任何一个单一的分类器.

关键词：入侵检测、多分类器系统、模式分类、遗传规划

所属期刊栏目：5

分类号：TP3;TP2

资助基金：惠州市科技计划项目2011B020006002,2012B020004005;惠州学院自然科学基金项目2012YB14

在线出版日期：2014-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：31-37