【摘 要】
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入侵检测技术是一种多层次多深度的网络防护手段,是目前安全技术研究的热点。本文应用模式识别技术设计并实现了一种新的基于AdaBoost的入侵检测方法。并对选择的弱分类算法
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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入侵检测技术是一种多层次多深度的网络防护手段,是目前安全技术研究的热点。本文应用模式识别技术设计并实现了一种新的基于AdaBoost的入侵检测方法。并对选择的弱分类算法——RBF神经网络作了详细的讨论,且成功地构造出适合于入侵检测的合理的神经网络结构。在入侵检测之前,采用等距映射算法将数据从高维向低维做映射,提高检测的识别率与效率。将基于AdaBoost方法的测试结果与RBF神经网络的测试结果进行比较,证明AdaBoost方法能够大幅度提高弱分类算法识别率。
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