本文選題：入侵檢測(cè) + 實(shí)時(shí)性��； 參考：《科技通報(bào)》2013年10期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法在實(shí)時(shí)性響應(yīng)和入侵行為識(shí)別率上存在的不足,本文提出了一種抽取多數(shù)類邊界樣本的入侵檢測(cè)算法。該算法首先根據(jù)中心距離確定網(wǎng)絡(luò)鏈接行為中多數(shù)類樣本的邊界樣本,然后將多數(shù)類樣本的邊界樣本與少數(shù)類樣本合并構(gòu)成新的訓(xùn)練集合,最后進(jìn)行分類學(xué)習(xí)。該算法有效地降低了類別之間的不平衡度和減少了訓(xùn)練樣本數(shù)目,具有更好的入侵檢測(cè)性能。在KDD CUP99數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn),充分驗(yàn)證了該算法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of traditional network intrusion detection methods in real-time response and intrusion recognition rate, this paper proposes an intrusion detection algorithm for extracting most kinds of boundary samples. The algorithm firstly determines the boundary samples of most class samples in the network link behavior according to the center distance, then combines the boundary samples of most class samples with a few class samples to form a new training set, and then classifies learning. The algorithm can effectively reduce the imbalance between classes and the number of training samples, and has better intrusion detection performance. The simulation results on KDD CUP99 dataset show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 河南化工職業(yè)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：1850008