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C5.0分类算法在网络入侵检测中的应用

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本文首先简述了网络入侵检测系统的检测原理，提出了将C5.0决策树算法应用在NIDS上的思路，接着给出了本文为提高C5.0检测率引入的Boosting推进算法和交叉验证方法，最后在KDD99数据集上对推进后的C5.0算法进行了评价，同时对比CHAID和人工神经网络两种算法，分析了C5.0在性能上的提升。实验结果表明C5.0能够有效识别攻击行为，具有可观的识别率和较低的误报率，有很好的应用前景。

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来源
《第十三届中国科协年会》|2011年|1-7|共7页
会议地点天津
作者
王超; 辛阳;
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作者单位

中国科协;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.08;
关键词
网络安全; 入侵检测; 检索引擎; C5.0决策树算法;

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