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基于粗糙集特征约简的SVM集成入侵检测模型

张红梅  
【摘要】:为了解决网络入侵检测系统检测率较低,误警率较高的问题,本文提出了一种结合粗糙集约简和支持向量机分类器集成的入侵检测模型。该模型利用粗糙集特征约简算法计算出多个尽量保持了原数据集分辩能力的约简,然后利用这些约简训练SVM基分类器,使得分类器个体之间的差异度增大,从而使分类器集成检测精度提高的可能性增大。最后在KDD99数据集上进行入侵检测仿真实验,验证了基于粗糙集特征约简的SVM集成方法的有效性。同时还通过实验探讨了其中的两个参数--训练集采样样本数N和集成中单分类器个数L对集成学习效果的影响,并将采用全部样本的SVM,SVM-Bagging集成和基于粗糙集约简SVM-Bagging集成进行检测性能对比。研究结果表明,基于粗糙集特征约简的SVM集成方法具有检测精度高、检测速度快等特点,是一种有前途的入侵检测方法。

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