【摘 要】
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计算机网络的安全是现代计算机系统中很重要的部分。网络入侵检测系统(NIDS)是布置于计算机网络中的软件系统,用来从网络通信流中检测已知或潜在的威胁。 检测新攻击的困
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计算机网络的安全是现代计算机系统中很重要的部分。网络入侵检测系统(NIDS)是布置于计算机网络中的软件系统,用来从网络通信流中检测已知或潜在的威胁。 检测新攻击的困难使得研究者们转向应用模式识别的方法来进行入侵检测。从KDD’99会议以来,人们通过在网络流量样本数据集上对模式识别技术进行广泛评估,指出了模式识别方法应用于网络入侵检测的可行性。然而,部署在实际操作环境中的使用模式识别算法的网络入侵检测系统的最大缺陷是其往往产生较高的误警率。根据组合多个分类器的决策可以比各个分类器单独使用获得更高的分类精度,本文提出将基于多分类器组合的模式识别方法应用于网络入侵检测技术。 多分类器组合策略有两类:多分类器融合和多分类器选择。本文首先根据多分类器固定融合规则,结合分类和聚类分析算法,提出一种可以有效检测攻击的基于多分类器融合的网络入侵检测方法。然后,提出两种基于多分类器选择的网络入侵检测方法:一种是基于静态分类器选择的检测方法,它通过对聚类方法获得的各个区域采用新的策略进一步划分,来减小静态选择方法的误差,提高检测性能;另一种是基于动态分类器选择的检测方法,它通过增加训练过程和对分类器性能的静态估算来降低动态分类器选择方法分类时需要的计算资源,提高其检测速度,以满足网络入侵检
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