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基于AdaBoost特征约减的入侵检测分类方法 被引量：3
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作者 陶晓玲 王勇 罗鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第18期199-201,206,共4页
提出一种基于AdaBoost的入侵特征约减算法,利用该算法约减入侵特征中的冗余特征,构造Ada-加权和Ada-域值分类器,并与支持向量机分类器进行对比。设计并实现Linux实时入侵检测实验平台,并将特征约减算法和3种分类方法应用于该平台。实验... 提出一种基于AdaBoost的入侵特征约减算法,利用该算法约减入侵特征中的冗余特征,构造Ada-加权和Ada-域值分类器,并与支持向量机分类器进行对比。设计并实现Linux实时入侵检测实验平台,并将特征约减算法和3种分类方法应用于该平台。实验结果表明,由特征约减算法挑选出来的入侵特征集较优,Ada-加权和Ada-域值分类器的分类效果优于支持向量机分类器,且Ada-域值分类器在测试集上的检测性能最佳。 展开更多
关键词 入侵检测 特征约减 ada加权分类器 ada域值分类器
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