| 基于原子分类关联规则的网络入侵检测研究 |
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| 引用本文： | 郭红艳,谷保平.基于原子分类关联规则的网络入侵检测研究[J].河南广播电视大学学报,2014,27(2):106-109. |
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| 作者姓名： | 郭红艳 谷保平 |
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| 作者单位： | 河南广播电视大学,郑州,450000 |
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| 基金项目： | 2014年河南省教育厅科学技术研究重点项目(项目编号:14B520052);2014年河南省教育厅人文社会科学研究项目(项目编号:2014-gh-215)阶段性研究成果 |
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| 摘 要： | 由于较好的准确性和鲁棒性表现,关联分类算法已经广泛应用于网络入侵检测领域。然而由于生成的关联规则数目较多,分类模型难以识别,同时导致运行速度慢、占用系统内存大。在本文中,对分类关联规则算法进行了改进,解决了上述问题,并且应用于入侵检测中,使用KDD99数据集进行验证,结果表明系统在保持误报率低的情况下,入侵检测率有所提高。
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| 关 键 词： | 入侵检测 关联规则 原子分类关联规则 |
Study of Network Intrusion Detection Based on Atomic Classified Association Rules |
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| Guo Hongyan
,
Gu Baoping.Study of Network Intrusion Detection Based on Atomic Classified Association Rules[J].Journal of Henan Radio & TV University,2014,27(2):106-109. |
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| Authors: | Guo Hongyan Gu Baoping |
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| Institution: | Guo Hongyan;Gu Baoping;Henan Radio & TV University; |
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