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  • 【期刊】 基于分布式集成学习的入侵检测模型

    刊名:计算机工程 作者:谢堉鑫 ; 刘衍珩 ; 朱建启 ; 孙鑫 ; 付枫 关键词:入侵检测 ; 集成 ; 核主成分分析 ; 核独立成分分析 ; 分布式神经网络 机构:吉林大学计算机科学与技术学院 ; 吉林大学计算机科学与技术学院 ; 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 年份:2011
    摘要:针对入侵检测系统的高漏报率及高误报率问题,提出一种混杂入侵检测模型。该模型分别构造基于核主成分分析(KPCA)和核独立成分分析(KICA)的特征提取器,并采用集成学习对特征提取结果进行整合学习。采用分布式神经网络对集成结果进行再学习,从而实现对大规模数据的分布式处理。通过反馈机制调节KPCA和KICA的集成学习权重,达到最优检测效果。采用KDD CUP’99数据集进行测试实验,结果表明:该模型能够获得较高的检测正确率,同时具有较低的漏报率及误报率。