信息時代的到來使人類社會進入一個新紀元。網(wǎng)絡的普及大大加快了人們處理事務的速度,但網(wǎng)絡的發(fā)展帶來的不僅是機遇還有挑戰(zhàn),時刻存在諸如信息泄露等隱患。傳統(tǒng)方法已無法滿足當代網(wǎng)絡安全需求,入侵檢測系統(tǒng)及其相關算法的逐步完善,成為網(wǎng)絡安全的新趨勢�；诖�,本文針對入侵檢測數(shù)據(jù)的特點以及各種機器學習模型的優(yōu)劣進行研究,并利用多模型集成來組合多個機器學習模型,提高了入侵檢測的準確率。 

【文章來源】：信息與電腦(理論版). 2020,32(20)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 入侵檢測的現(xiàn)狀
2 實驗流程
    (1)數(shù)據(jù)預處理。
    (2)數(shù)據(jù)降維。
    (3)模型的設計和訓練。
3 實驗結(jié)果及分析
4 結(jié) 語



本文編號：3220613