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基于局部参数模型共享的分布式入侵检测系统
被引量：
4
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作者
庄夏
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第11期2935-2939,共5页
针对现有网络入侵检测系统(IDS)不能应对网络环境频繁变化的问题,提出一种基于局部参数模型共享的分布式网络IDS。在每个节点上根据网络连接数据,使用高斯混合模型(GMM)构建弱分类器,利用在线Adaboost算法对其进行优化,形成强分类器;将...
针对现有网络入侵检测系统(IDS)不能应对网络环境频繁变化的问题,提出一种基于局部参数模型共享的分布式网络IDS。在每个节点上根据网络连接数据,使用高斯混合模型(GMM)构建弱分类器,利用在线Adaboost算法对其进行优化,形成强分类器;将该节点上的GMM参数和强分类器参数组建成一个局部参数模型,并共享到其它节点;节点利用粒子群优化(PSO)寻找来自其它节点的最优局部参数模型,结合自身训练数据构建一个支持向量机(SVM)分类器,以此作为最终的全局检测器。实验结果表明,该IDS具有较高的检测率。
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关键词
网络入侵检测
分布式
局部参数模型
支持向量机
粒子群优化
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职称材料
题名
基于局部参数模型共享的分布式入侵检测系统
被引量：
4
1
作者
庄夏
机构
中国民航飞行学院科研处
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第11期2935-2939,共5页
基金
国家自然科学基金民航联合基金重点项目(U1233202/F01)
文摘
针对现有网络入侵检测系统(IDS)不能应对网络环境频繁变化的问题,提出一种基于局部参数模型共享的分布式网络IDS。在每个节点上根据网络连接数据,使用高斯混合模型(GMM)构建弱分类器,利用在线Adaboost算法对其进行优化,形成强分类器;将该节点上的GMM参数和强分类器参数组建成一个局部参数模型,并共享到其它节点;节点利用粒子群优化(PSO)寻找来自其它节点的最优局部参数模型,结合自身训练数据构建一个支持向量机(SVM)分类器,以此作为最终的全局检测器。实验结果表明,该IDS具有较高的检测率。
关键词
网络入侵检测
分布式
局部参数模型
支持向量机
粒子群优化
Keywords
network intrusion detection
distributed
local parameter model
support vector machine
particle swarm optimization
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于局部参数模型共享的分布式入侵检测系统
庄夏
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
4
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