Boosting方法在网络攻击分类中的性能分析

来源 :网络空间安全 | 被引量 : 3次 | 上传用户：madiawang

【摘要】

：

针对KDD CUP99网络攻击数据集的分类建模问题,论文结合NaiveBayes、RIPPER和SVM三类算法分别介绍了各自的学习过程。Boosting方法属提升算法,通过多轮迭代实现弱分类器的加权组合,最终决策结果较基算法较为理想。为分析Boosting方法在KDD CUP99集上的分类性能,实验选用AdaBoost算法为代表,将以上三类算法作为基算法,依次应用到数据集上。分类预测结果表明:RI

【作者】

：

靳燕姚悦

【机构】

：

山西大学商务学院信息学院,英大商务服务有限公司运营支撑部

【出处】

：

网络空间安全

【发表日期】

：

2016年05期

【关键词】

：

KDD CUP99 分类预测 BOOSTING方法性能提升 kdd cup 99 classification and prediction Boosting

【基金项目】

：

1.山西省自然科学基金资助项目（编号No.2010011022-2）,2.山西大学商务学院科研基金资助项目（编号No.2014010）.

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