一种基于相对距离竞争激活的网络入侵检测算法

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本文针对目前网络入侵检测学习算法效率不高的问题,首先提出相对距离的概念,然后构造基于相对距离的竞争激活函数和相似性度量,在此基础上提出一种改进的网络入侵检测算法。该算法的优势在于:(1)相对距离能较好地区分极差较大的列属性值并实现归一化;(2)基于相对距离的竞争激活函数可以处理包含符号属性的数据,不需转换为数值,且计算复杂度较低;(3)算法不需要重置机制。通过对KDDCUP99数据集的实验,验证了在检测精度与其他算法相当的情况下,改进算法学习时间和检测时间显著减少。
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