移动自组网络入侵检测中主动学习算法的应用

由于媒介开放、动态拓扑、交互及资源有限等特点,移动自组网络比传统网络更需要安全保障。介绍了一种集成入侵检测模型。在该模型中带监督异常检测的分类器基于支持向量机。同时,介绍了三种应用在该模型的基于池的主动学习算法。通过与传统的自学习算法比较,显示基于池的主动学习算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求。