| 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
|
| 2014-04-16
|
| 发表期刊 | 河南广播电视大学学报
 |
| ISSN | 1671-2862
|
| 卷号 | 27期号:02页码:106-109 |
| 摘要 | 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。 |
| 关键词 | 入侵检测
关联规则
原子分类关联规则
|
| URL | 查看原文
|
| 语种 | 中文
|
| 资助项目 | 2014年河南省教育厅科学技术研究重点项目(项目编号:14B520052);2014年河南省教育厅人文社会科学研究项目(项目编号:2014-gh-215)阶段性研究成果
|
| 原始文献类型 | 学术期刊
|
| 文献类型 | 期刊论文
|
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/69317
|
| 专题 | 国家开放大学河南分部
|
| 作者单位 | 河南广播电视大学
|
| 第一作者单位 | 国家开放大学河南分部
|
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学河南分部
|
推荐引用方式
GB/T 7714 |
郭红艳,谷保平. 基于原子分类关联规则的网络入侵检测研究[J].
河南广播电视大学学报,2014,27(02):106-109.
|
| APA |
郭红艳,&谷保平.(2014).基于原子分类关联规则的网络入侵检测研究.河南广播电视大学学报,27(02),106-109.
|
| MLA |
郭红艳,et al."基于原子分类关联规则的网络入侵检测研究".河南广播电视大学学报 27.02(2014):106-109.
|
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论