| 基于改进的Adaboost算法在网络入侵检测中的应用 |
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| 引用本文： | 董超,周刚,刘玉娇,张德江. 基于改进的Adaboost算法在网络入侵检测中的应用[J]. 四川大学学报(自然科学版), 2015, 52(6): 1225-1229 |
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| 作者姓名： | 董超 周刚 刘玉娇 张德江 |
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| 作者单位： | 四川大学计算机学院;四川大学计算机学院;四川大学计算机学院;四川大学计算机学院 |
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| 基金项目： | 基金项目: 国家自然科学基金（61332006） |
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| 摘 要： | 网络入侵检测是一种基于网络行为特征的检测技术.近年来，作为信息安全领域中的研究热点，网络入侵检测发展迅速.针对传统入侵检测算法对于数据特征提取较慢的问题，本文提出了基于信息熵理论的免疫算法来提高特征提取速度.为了进一步提高分类精度，本文对Adaboost分类方法进行了改进，在分类过程中判断噪声数据，并对噪声数据的权重进行调整，从而缓解了Adaboost算法的过度拟合.通过对KDD CUP 99数据的实验结果表明，本文方法可以提高免疫算法在特征提取方面的收敛速度，并能有效地提高入侵检测率.
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| 关 键 词： | 入侵检测； Adaboost； 免疫算法； 网络入侵 |
| 收稿时间： | 2015-01-04 |
The detection of network intrusion based on improved adaboost algorithm |
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| DONG Chao,ZHOU Gang,LIU Yu Jiao and ZHANG De Jiang. The detection of network intrusion based on improved adaboost algorithm[J]. Journal of Sichuan University (Natural Science Edition), 2015, 52(6): 1225-1229 |
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| Authors: | DONG Chao ZHOU Gang LIU Yu Jiao ZHANG De Jiang |
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| Affiliation: | College of Computer, Sichuan University;College of Computer, Sichuan University;College of Computer, Sichuan University;College of Computer, Sichuan University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Intrusion detection Adaboost Immunity algorithm Network intrusion |
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