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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
专题模式识别国家重点实验室_视频内容安全
作者单位中国科学院自动化研究所
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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