【摘 要】
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为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KE
【机 构】
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湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室,湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室,湖南师范大学物理与电子科学学院,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61501183,No.61771492,No.61472134);国家自然科学基金-广东联合基金重点项目(No.U1701261);湖南省自然科学基金(No.2018JJ3349);湖南省研究生科研创新项目(No.CX2018B312)
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为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)选择性集成的网络入侵检测方法(SEoKELM NID).该方法采用 Bagging策略独立快速训练出多个 KELM子学习器;然后基于边缘距离最小化(Margin Distance Minimization,MDM)准则对 KELM子学习器的集成增益进行度量,通过选择增益度高的部分 KELM子学习器进行选择性
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