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基于AdaBoost和概率神经网络的入侵检测算法

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摘要

将AdaBoost算法和概率神经网络结合,提出了一种新的概率神经网络模型ABPNN,基于此模型提出一种新的入侵检测算法.该算法对接收到的网络数据进行分析判断,实现入侵方式的自动分类,并且能对新的入侵行为进行分类和记忆.实验证明该算法在入侵检测系统的检测率和误报率方面都有优越的性能表现.

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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》 |2008年第4期|21-24|共4页
作者
陈春玲; 商子豪;
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作者单位

南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003;

南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
入侵检测; 概率神经网络; AdaBoost; ABPNN;

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