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基于SVM与Adaboost算法的入侵检测系统

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.84 MB | 2021-05-25

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　　入侵检测系统在大数据量的情况下误报率高、泛化能力弱，且单一机器学习算法不能较好地应对多种攻击类型。为此，设计一个基于支持向量机（SM）与 Adaboost算法的入侵检测系统。依托 Snort系统，利用主成分分析方法对提取的特征做降维处理，并将SvM- Adaboost集合算法作为检测引擎。采用NSL-KDD数据集进行训练和测试，实验结果表明，该系统的正确率达到97.3%，较SVM算法和 Adaboost算法分别提高4.8%和14.3%。

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