【摘 要】
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在真实的网络环境中,网络数据是动态输入的,网络行为特征随着时间的推移呈现显著变化,导致静态模型的检测性能下降。此外,随着时间的推移,大规模网络数据的输入使得积累的数据量不断增加,导致存储空间消耗较大,降低了计算效率。为了解决上述问题,本文将集成学习（Ensemble Learning）和增量学习（Incremental Learning）结合起来,提出了一种基于动态集成增量学习的入侵检测方法。本文
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在真实的网络环境中,网络数据是动态输入的,网络行为特征随着时间的推移呈现显著变化,导致静态模型的检测性能下降。此外,随着时间的推移,大规模网络数据的输入使得积累的数据量不断增加,导致存储空间消耗较大,降低了计算效率。为了解决上述问题,本文将集成学习（Ensemble Learning）和增量学习（Incremental Learning）结合起来,提出了一种基于动态集成增量学习的入侵检测方法。本文的研究主要包括两个内容:第一,设计了一种动态更新检测模型的增量策略,采用具备高稀疏性的相关向量机RVM（Relevance Vector Machine）作为Bagging集成方法的基分类器。随着新的网络数据的输入,RVM集成模型中的RVM基成员及各个基RVM模型的投票权重不断更新,同时设计了一种新的分类性能指标作为更新RVM基成员的依据来提高入侵检测的准确性。最后通过采用所提出的概率集成决策函数的多个RVM加权投票得到对新网络数据的集成分类结果,实现集成增量入侵检测;第二,为了进一步提升入侵检测性能,本文采用鲸鱼优化算法对混合核RVM的参数进行了优化。本文方法采用KDDCUP99、NSL-KDD及CICIDS2017数据集进行了测试,测试结果表明本文方法的检测性能不会随着新数据的输入明显衰减,且具备较高的检测速率。此外,所提出的方法提升了检测模型的自适应性及长周期的检测精度。
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