資料介紹
提出一種基于AdaBoost的入侵特征約減算法,利用該算法約減入侵特征中的冗余特征,構(gòu)造Ada-加權(quán)和Ada-域值分類器,并與支持向量機(jī)分類器進(jìn)行對比。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)Linux實(shí)時入侵檢測實(shí)驗(yàn)平臺,并將特征約減算法和3種分類方法應(yīng)用于該平臺。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,由特征約減算法挑選出來的入侵特征集較優(yōu),Ada-加權(quán)和Ada-域值分類器的分類效果優(yōu)于支持向量機(jī)分類器,且Ada-域值分類器在測試集上的檢測性能最佳。
關(guān)鍵詞:入侵檢測;特征約減;Ada加權(quán)分類器;Ada域值分類器
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