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机器学习方法在入侵检测中的应用研究.pdf
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上传时间: 2019-08-16
详细说明： 机器学习的部分典型方法和算法应用于入侵检测中，探索其中的相关 数据处理方法在入侵检测中应用的有效性和可行性。本文的研究在一个基于机器 学习的入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）框架下，主要研究三个方 面的问题，并实现相应的解决方案。首先，入侵检测中通常面临安全数据的高维 度问题，采用特征选择方法降低特征维度；其次，入侵检测技术的关键问题是如 何提高检测的效果，提出一种粒子群优化人工神经网络的算法，用以提高检测准 确率；第三，入侵检测系统面临着结果警报中误报高的问题，提出采用聚类分析 实现误报消除的方法。
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