本文關(guān)鍵詞：基于AdaBoost的網(wǎng)絡(luò)入侵智能檢測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,系統(tǒng)受到多種入侵行為威脅,具有變化快、種類多、隨機(jī)性強(qiáng)的特點(diǎn),提出一種基于AdaBoost的網(wǎng)絡(luò)入侵智能檢測(cè)算法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立入侵檢測(cè)學(xué)習(xí)器,采用AdaBoost集成學(xué)習(xí)方法對(duì)基學(xué)習(xí)器迭代訓(xùn)練,生成最終的入侵檢測(cè)模型,仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法相對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有較大的優(yōu)勢(shì),降低了隨機(jī)樣本對(duì)模型的影響,增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,使最終的入侵檢測(cè)模型更加貼近真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)入侵樣本,減小了小樣本集導(dǎo)致的模型精度大幅下降的問(wèn)題,對(duì)識(shí)別、檢測(cè)各類入侵行為,對(duì)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全,具有十分重要的意義。
【作者單位】： 中南林業(yè)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)集成學(xué)習(xí) AdaBoost BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測(cè)
【基金】：湖南省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014FJ3003) 湖南省教育廳一般項(xiàng)目(12C0436)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 引言隨著社會(huì)進(jìn)步和科技發(fā)展,人們的工作、生活對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的依賴程度越來(lái)越高,然而人們?cè)谙碛镁W(wǎng)絡(luò)提供的便利的同時(shí),也面臨著各種網(wǎng)絡(luò)入侵威脅。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全依靠防火墻技術(shù),防護(hù)能力較弱。入侵檢測(cè)作為一種主動(dòng)防御技術(shù),彌補(bǔ)了防火墻的被動(dòng)防護(hù)的缺陷[,2],因此,針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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8 閆海明;面向網(wǎng)絡(luò)管理的信息決策系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D];西安電子科技大學(xué);2011年

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  本文關(guān)鍵詞：基于AdaBoost的網(wǎng)絡(luò)入侵智能檢測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：485358