基于RS-Adaboost的入侵检测方法

龙源期刊网基于ＲＳ＿Ａｄａｂｏｏｓｔ的入侵检测方法作者：李恒杰来源：《计算机应用》2009年第01期摘要：针对入侵检测系统存在的对入侵事件高漏报率和误报率，提出了一种将粗糙集(RS)方法与自适应增强(Adaboost)算法相结合的入侵检测方法。利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势，减少Adaboost训练数据，提高处理速度。Adaboost是一种构建准确分类器的学习算法，它将一族弱学习算法通过一定规则结合成为一个强学习算法，从而通过样本训练得到一个识别准确率理想的分类器。实验表明，该方法具有较高的检测率和检测效率。关键词：入侵检测；粗糙集；约简；Adaboost算法；分类