Network Intrusion Detection Design with Probabilistic Classification Based on Genetic Network Programming

机译：基于遗传网络编程的概率分类网络入侵检测设计

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In this paper, a probabilistic classification approach is proposed in order to increase the accuracy in IDS (Intrusion Detection Systems). The proposed approach can distinguish network connections as normal, misuse or anomaly and the experiment results demonstrate that it is capable of achieving high classification accuracy.

机译：在本文中，提出了一种概率分类方法，以提高IDS中的准确性（入侵检测系统）。所提出的方法可以将网络连接与正常，误用或异常区分开，实验结果表明它能够实现高分类精度。

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来源
《ツステム制御情報学会研究発表講演会》|2010年||共2页
会议地点
作者
Wenjing LI; Shingo MABU; Nannan LU; Kotaro HIRASAWA;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
Intrusion detection systems; Probabilistic classification; Genetic Network Programming;

机译：入侵检测系统;概率分类;遗传网络编程;

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