【摘 要】
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入侵检测是对传统网络安全防御机制的一种补充,由于提高了网络与系统安全的主动保护能力,目前已成为网络安全领域中的重要研究方向之一。但是传统的入侵检测系统存在着自适应
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入侵检测是对传统网络安全防御机制的一种补充,由于提高了网络与系统安全的主动保护能力,目前已成为网络安全领域中的重要研究方向之一。但是传统的入侵检测系统存在着自适应性差、误报漏报、数据过载等问题,针对这些问题,将数据挖掘应用到了入侵检测系统中来。数据挖掘领域直接应用机器学习技术在变化的环境下从数据仓库中自动学习出模型。机器学习中的两个最重要的目标是准确性和效率,过去侧重于一般算法的研究,期望减小复杂性以提高准确性和效率,这样便产生了一些简化了的、错误的假设:错误的认为可以花费任何计算的代价自由获得数据的所有特征;错误的假设训练集中的每项数据都是同等重要的,具有相同的代价;而在实际的入侵检测系统中,不同特征的计算代价不同,并且只有低代价特征学习出的模型所产生的预测才具有实用价值;各个训练实例的重要程度也不同,产生的误分类代价具有很大的差异。 本中将致力于上面提到的特征代价和误分类代价方面的
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