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《科学技术与工程》 2011年17期
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基于级联AdaBoost的Snort异常检测预处理插件研究

张雪松  
【摘要】:在开源网络入侵检测系统Snort的预处理阶段加入了一种新的预处理插件,插件中使用改进的AdaBoost算法进行异常网络流量的特征提取和构造每一级AdaBoost分类器,然后用级联的结构将多个AdaBoost分类器做线性组合共同完成入侵检测,组合系数通过自适应学习得到。实验表明,该插件可以有效地检测Snort规则集中无可匹配特征的异常网络流量,降低Snort系统对于异常流量检测的漏报率和误报率,满足高速网络环境对入侵检测实时性的要求。
【作者单位】大连交通大学软件学院;
【分类号】:TP393.08

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【共引文献】
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