【摘 要】
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阐明了入侵检测系统的监测过程,提出在入侵检测的分析方法中通过AdaBoost框架的循环迭代,在每次迭代中,由该算法产生一个带权值的分类器,迭代结束产生多个分类器,最后将这些
【基金项目】
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陕西省自然科学基金（2011JM8020）, 渭南市自然科学基金（2011KYJ-1）
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阐明了入侵检测系统的监测过程,提出在入侵检测的分析方法中通过AdaBoost框架的循环迭代,在每次迭代中,由该算法产生一个带权值的分类器,迭代结束产生多个分类器,最后将这些分类器进行加权联合,得到一个具有较高识别率的分类器,进而克服采用单一分类算法产生的识别率难以满足系统要求的缺陷,从而达到系统对攻击识别率提高,误警率降低的目的,以KDD99作为实验样本数据源,仿真实验表明该方法检测预警准确率高。
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