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基于多分类器集成的入侵检测研究

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毕业论文范文题目：基于多分类器集成的入侵检测研究，论文范文关键词：基于多分类器集成的入侵检测研究
基于多分类器集成的入侵检测研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：最近几年,随着网络技术的不断进步,计算机系统遭受的攻击越来越多,网络安全问题变得越来越严重,直接影响国家和个人的利益。入侵检测作为一种新型的网络安全技术,能够在网络关节点中发现查找分析信息,检测出多种类型的攻击,弥补了传统安全技术的不足,是网络安全结构中重要的一环。（此处忽略..）但现有的检测方法在检测精度上还是不太好,主要表现在:入侵检测的精度不高、误报率高等问题,这严重影响了网路的正常使用,所以,怎样有效阻止入侵的发生,成为现在的焦点问题。为了提高入侵检测的性能,本文把多分类器集成思想引入到入侵检测之中。主要围绕多分类器集成及其在入侵检测（文章此处忽略..）中的应用展开研究。主要工作包括以下几个方面:(1)异构分类器集成:这种方法由随机森林,支持向量机,聚类,贝叶斯四种分类器组成异构分类器,综合了这些分类器的优点。首先每个分类器单独地做出决策,得到每一个类的误报率,然后计算每一个输出的权值,使得误报率越小,权值越大,最后对每（略..）个类别计算加权和。使用加权投票方法统计每个连接属于每一类的票数,看哪一类票数最大,就判别为哪一类。(2)基于遗传算法的分类选择性集成方法:遗传算法过早的收敛主要是因为交叉和变异算子概率取值不当,该方法针对这个问题,经过遗传交叉变异后,先不直接判断比较子孙,而是用禁忌算法搜（此处忽略..）索局部最优解后,再搜索大部分未知区域,得到一组解,与父代比较,再判断哪个解最好。使用Bagging算法产生一系列分类器,用该方法对分类器进行选择,能够使得整体的集成效果更好。实验结果表明,本文使用的方法是有效的,能够较好的提高检测精度,降低误报率。

以上为本篇毕业论文范文基于多分类器集成的入侵检测研究的介绍部分。

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