【摘 要】
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采用集成学习模式进行入侵检测时,可以获得比单个学习器更高效的网络攻击识别过程,并能显著提高识别准确率。设计的SN通过MDM对各KELM子学习器计算得到集成增益度,从中选出具
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院
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采用集成学习模式进行入侵检测时,可以获得比单个学习器更高效的网络攻击识别过程,并能显著提高识别准确率。设计的SN通过MDM对各KELM子学习器计算得到集成增益度,从中选出具有较高增益度的KELM子学习器再实施集成。选择Bagging方式完成抽样集成过程,同时以Hadoop分布式结构对算法实施训练,通过并发方式完成各子KELM的检测,使算法达到更高的效率。通过测试发现,不管对于公共KDD99数据集还是以手工方式建立的网络物理仿真系统,SN都可以高效发现各类入侵行为,满足实际应用要求。
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