基于原子分类关联规则的网络入侵检测研究

郭红艳; 谷保平

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由于较好的准确性和鲁棒性表现,关联分类算法已经广泛应用于网络入侵检测领域.然而由于生成的关联规则数目较多,分类模型难以识别,同时导致运行速度慢、占用系统内存大.在本文中,对分类关联规则算法进行了改进,解决了上述问题,并且应用于入侵检测中,使用KDD99数据集进行验证,结果表明系统在保持误报率低的情况下,入侵检测率有所提高.

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来源
《河南广播电视大学学报》 |2014年第2期|106-109|共4页
作者
郭红艳; 谷保平;
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作者单位

河南广播电视大学,郑州450000;

河南广播电视大学,郑州450000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
入侵检测; 关联规则; 原子分类关联规则;

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