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基于在线自适应极限学习机选择性集成的网络入侵检测
被引量：
4
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作者
何捷舟
刘金平
+3 位作者
张五霞
肖文辉
唐朝晖
徐鹏飞
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期544-554,共11页
随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(onlin...
随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(online adaption extreme learning machine, OAELM)选择性学习的网络入侵检测方法(SEoOAELM-NID).首先,提出一种能自动设定最优隐含节点个数且具有在线增量学习功能的OAELM构建方法,采用Bagging策略快速训练出多个具有一定独立性的OAELM子学习器;然后,基于边缘距离最小化原则(margin distance minimization,MDM)对OAELM子学习器的集成增益进行计算;通过选择增益度高的部分OAELM进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器用于入侵检测.由于SEoOAELM-NID能自动设定ELM子学习器最优隐节点个数且能根据网络环境变化实现检测模型在线顺序更新,因而能有效适应各种复杂网络环境的入侵检测要求;选择部分最优的子学习器进行集成,保证了最终检测结果的准确性和实效性,同时利用在线数据不断更新检测器.在NSL-KDD数据集上的测试结果表明,相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法,SEoOAELM-NID无论对已知入侵类型还是未知入侵类型均能获得更高的检测率,且识别速度快.
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关键词
网络入侵检测
集成学习
在线自适应极限学习机
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职称材料
题名
基于在线自适应极限学习机选择性集成的网络入侵检测
被引量：
4
1
作者
何捷舟
刘金平
张五霞
肖文辉
唐朝晖
徐鹏飞
机构
湖南师范大学智能计算与语言信息处理省重点实验室
湖南师范大学
计算与
随机数学教育部
重点
实验室
中南
大学
信息
科学与工程学院
出处
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期544-554,共11页
基金
国家自然科学基金(61501183,61771492,61472134)
国家自然科学基金-广东联合基金重点(U1701261)
+1 种基金
湖南省自然科学基金(2018JJ3349)
湖南省研究生科研创新项目(CX2018B312)资助.
文摘
随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(online adaption extreme learning machine, OAELM)选择性学习的网络入侵检测方法(SEoOAELM-NID).首先,提出一种能自动设定最优隐含节点个数且具有在线增量学习功能的OAELM构建方法,采用Bagging策略快速训练出多个具有一定独立性的OAELM子学习器;然后,基于边缘距离最小化原则(margin distance minimization,MDM)对OAELM子学习器的集成增益进行计算;通过选择增益度高的部分OAELM进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器用于入侵检测.由于SEoOAELM-NID能自动设定ELM子学习器最优隐节点个数且能根据网络环境变化实现检测模型在线顺序更新,因而能有效适应各种复杂网络环境的入侵检测要求;选择部分最优的子学习器进行集成,保证了最终检测结果的准确性和实效性,同时利用在线数据不断更新检测器.在NSL-KDD数据集上的测试结果表明,相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法,SEoOAELM-NID无论对已知入侵类型还是未知入侵类型均能获得更高的检测率,且识别速度快.
关键词
网络入侵检测
集成学习
在线自适应极限学习机
Keywords
network intrusion detection
ensemble learning
online adaption ELM
分类号
TP391 [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
操作
1
基于在线自适应极限学习机选择性集成的网络入侵检测
何捷舟
刘金平
张五霞
肖文辉
唐朝晖
徐鹏飞
《中国科学技术大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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