基于遗传算法的集成神经网络入侵检测系统

被引:3
作者
常卫东 [1 ]
刘完芳 [2 ]
机构
[1] 国防科学技术大学计算机学院
[2] 湖南公安高等专科学校计算机系
关键词
入侵检测; 集成学习; 集成神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.08 []; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
0839 ; 1402 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
介绍集成神经网络的基本概念及其算法理论,提出基于遗传算法的集成神经网络入侵检测方法,并以KDDCUP99作为数据源给出应用该方法进行入侵检测的性能。通过与单个神经网络的比较,说明基于遗传算法的集成神经网络检测方法能克服单个分类算法的缺陷,提高入侵检测系统的检测率。
引用
收藏
页码:37 / 38+76 +76
页数:3
相关论文
共 5 条
[1]  
The boosting approach to machine learning:An o-verview. Robert E Schapire. MSRI Workshop on Nonlinear Estimation and Classifi-cation . 2002
[2]  
Ensemble Learning for Intrusion Detec-tion in Computer Networks. Didaci L,Giacinto G,Roli F. Proc.of AI*IA,Workshop on“Ap-prendimento automatico:metodi e applicazioni” . 2002
[3]  
Intrusion detection using en-semble of soft computing paradigms. Mukkamala S,Sung AH,Abraham A. Proc.of the3rd Int‘l.Conf.on Intelligent Systems Design and Applications,Intelligent Sys-tems Design and Applications .
[4]  
Genetic algorithm based selective neural network ensemble. ZHOUZ H,WUJX,JIANG Y,et al. Proceedings the17th International Joint Conference on Artificial Intelligence . 2001
[5]  
Neural network ensembles. Hansen L K,Salamon P. IEEE Trans-actions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1990