【摘 要】
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为了解决传统网络异常检测方法中存在虚警率高等问题,提出了一种基于BP人工神经网络融合两种分类器SVM与BMPM的分布式网络异常检测模型及其融合方法。由于SVM和BMPM算法在同一
【机 构】
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江南大学信息工程学院,江南大学数字媒体学院
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为了解决传统网络异常检测方法中存在虚警率高等问题,提出了一种基于BP人工神经网络融合两种分类器SVM与BMPM的分布式网络异常检测模型及其融合方法。由于SVM和BMPM算法在同一种网络攻击类型上检测精度不同,通过采用BP人工神经网络吸取二者的优点,建立一个融合的异常检测模型,并在KDD99数据集上对该模型进行验证。实验结果表明,该异常检测模型可以明显降低网络异常检测的虚警率,并提高检测精度。
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