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提出一種基于AdaBoost的入侵特征約減算法，利用該算法約減入侵特征中的冗余特征，構(gòu)造Ada-加權(quán)和Ada-域值分類器，并與支持向量機(jī)分類器進(jìn)行對比。設(shè)計并實現(xiàn)Linux實時入侵檢測實驗平臺，并將特征約減算法和3種分類方法應(yīng)用于該平臺。實驗結(jié)果表明，由特征約減算法挑選出來的入侵特征集較優(yōu)，Ada-加權(quán)和Ada-域值分類器的分類效果優(yōu)于支持向量機(jī)分類器，且Ada-域值分類器在測試集上的檢測性能最佳。
關(guān)鍵詞：入侵檢測；特征約減；Ada加權(quán)分類器；Ada域值分類器
關(guān)鍵詞：入侵檢測；特征約減；Ada加權(quán)分類器；Ada域值分類器
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