基于Boosting的网络异常流量检测算法研究

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从机器学习的角度系统研究网络流量检测,将Boosting算法引入到网络异常流量的检测当中,设计两种不同的弱学习方法:估计多变量高斯分布和估计超球体区域。实验结果表明,基于Boosting的检测算法性能要优于一类支持向量机,同时也表明作为一种提升弱学习算法性能的一般性策略,Boosting在非监督情况下是非常有效的。
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