本文選題：入侵檢測(cè)　切入點(diǎn)：SOINN　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》2013年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：檢測(cè)準(zhǔn)確性是入侵檢測(cè)系統(tǒng)(IDS)的關(guān)鍵性能。針對(duì)入侵檢測(cè)中訓(xùn)練樣本數(shù)目不平衡的問題,提出使用拓?fù)鋵W(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類器,并且使用多視圖入侵檢測(cè)方法進(jìn)一步提高檢測(cè)率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法對(duì)于某些攻擊類型的檢測(cè)能力優(yōu)于現(xiàn)有的方法。特別是提升了對(duì)非法遠(yuǎn)程闖入(R2L)攻擊,與非法提升權(quán)限(U2R)攻擊的檢測(cè)能力。
[Abstract]:Detection accuracy is the key performance of intrusion detection system (IDS). Aiming at the imbalance of the number of training samples in intrusion detection, a topology learning method is proposed to train the network data classifier. The experimental results show that the proposed method is superior to the existing methods in detecting some types of attacks, especially the R2L attack. U2 R) attack detection ability with illegal elevation.
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)信息工程學(xué)院;甘肅畜牧工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1602409