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本文根据传统的入侵检测方法误报率高、U2R和R2L攻击检测率低等缺点，提出了一种基于神经网络多分类器组合的入侵检测方法。实验结果表明，该方法不仅能够有效地提高检测率，特别是U2R和R2L等攻击具有较好的检测能力。因此，本文提出的基于神经网络多分类器组合的入侵检测方法是有效和实用的。
基于NN多分类器组合的入侵检测方法
【摘 要】
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本文根据传统的入侵检测方法误报率高、U2R和R2L攻击检测率低等缺点，提出了一种基于神经网络多分类器组合的入侵检测方法。实验结果表明，该方法不仅能够有效地提高检测率，特别是
【机 构】
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成都信息工程学院网络工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2009年24期
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