Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于改进的自适应提升算法的互联网入侵检测方法 | |
胡卫明 ; 胡卫
| |
| 2006-04-17 | |
| 公开日期 | 2007-10-24 |
| 授权国家 | CN |
| 专利类型 | 发明 |
| 摘要 | 本发明公开一种基于改进的自适应提升算法的互联网入侵检测方法，涉及计算机网络安全领域。步骤包括：利用原始网络连接数据，提取网络连接行为特征，在训练阶段需标记大量训练样本；根据网络连接数据预处理结果，为改进的Adaboost算法提供一组弱分类器；利用改进的Adaboost算法训练强分类器；提取网络连接行为特征之后，将其输入训练好的强分类器，根据强分类器的输出结果来判断网络连接是否为入侵。本发明具有计算复杂度低、耗时短、易于在线重训练、虚警率低、且可以调节检测率与虚警率之间平衡的优点，对构筑强大实用的网络信息安全系统、促进其它网络技术研究、整体提升互联网的使用效率，提供技术上的基本保证。 |
| 专利号 | CN200610075649.5 |
| 专利状态 | 授权 |
| 文献类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8207 |
| 专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_视频内容安全 |
| 作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
| 第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 胡卫明,胡卫. 基于改进的自适应提升算法的互联网入侵检测方法. CN200610075649.5[P]. 2006-04-17. |
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