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本文使用一種新的集成方法，稱為EDKC (Ensemble of Different Kind of Classifiers)，
用于入侵檢測。EDKC集成不同的分類器形成組合分類器，并且通過加權(quán)投票表決對未知樣本進行分類。在KDDCUP數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，EDKC不僅具有較高的F-度量值，能達到目標類召回率和精度的平衡，而且能夠取得很高的分類準確率。
關鍵詞 入侵檢測；組合分類器；投票
隨著計算機及網(wǎng)絡系統(tǒng)中存儲的重要信息越來越多，以及在網(wǎng)上進行的商務活動量的劇
增，系統(tǒng)的安全問題顯得日益突出，我們需要盡可能找到更好的措施以保護系統(tǒng)免受入侵者的攻擊，入侵檢測技術也就應運而生。文獻[1]簡單介紹了入侵檢測發(fā)展技術。入侵檢測可以看作是一個分類問題,把給定的審計數(shù)據(jù)分為正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)。
集成學習方法是機器學習領域逐漸發(fā)展起來的用于提升弱分類算法準確率的技術，被認
為是近十年來提出的最有效的學習思想之一。集成學習方法主要包括Bagging[2]和
Boosting[3]，雖然它們抽樣方式不相同，但是都試圖通過組合多個弱分類器的輸出以產(chǎn)生有效的“委員會”，改善算法的分類性能。本文提出一種新的分類算法EDKC (Ensemble of Different Kind of Classifiers)，用于入侵檢測。
用于入侵檢測。EDKC集成不同的分類器形成組合分類器，并且通過加權(quán)投票表決對未知樣本進行分類。在KDDCUP數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，EDKC不僅具有較高的F-度量值，能達到目標類召回率和精度的平衡，而且能夠取得很高的分類準確率。
關鍵詞 入侵檢測；組合分類器；投票
隨著計算機及網(wǎng)絡系統(tǒng)中存儲的重要信息越來越多，以及在網(wǎng)上進行的商務活動量的劇
增，系統(tǒng)的安全問題顯得日益突出，我們需要盡可能找到更好的措施以保護系統(tǒng)免受入侵者的攻擊，入侵檢測技術也就應運而生。文獻[1]簡單介紹了入侵檢測發(fā)展技術。入侵檢測可以看作是一個分類問題,把給定的審計數(shù)據(jù)分為正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)。
集成學習方法是機器學習領域逐漸發(fā)展起來的用于提升弱分類算法準確率的技術，被認
為是近十年來提出的最有效的學習思想之一。集成學習方法主要包括Bagging[2]和
Boosting[3]，雖然它們抽樣方式不相同，但是都試圖通過組合多個弱分類器的輸出以產(chǎn)生有效的“委員會”，改善算法的分類性能。本文提出一種新的分類算法EDKC (Ensemble of Different Kind of Classifiers)，用于入侵檢測。
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