基于加权引导聚集的入侵检测引擎研究  

Research on Intrusion Detection Engine Based on Weight Bootstrapping Collection

作　　者：薛礼巍[1] 郭平[2] 

机构地区：[1]后勤工程学院后勤信息工程系,重庆400016 [2]后勤工程学院训练部,重庆400016

出　　处：《后勤工程学院学报》2008年第1期62-65,共4页Journal of Logistical Engineering University

摘　　要：将数据挖掘中的引导聚集方法应用到入侵检测引擎的设计中，提出了加权引导聚集分类算法，并设计了基于加权引导聚集的入侵检测引擎。通过实验表明，该检测引擎可以高效的将检测数据进行分类，与传统的基于ID3算法的入侵检测引擎相比，具有更高的检测率。The paper, combined bootstrapping collection classification technique of data mining with intrusion detection system, proposes a ＂ weight bootstrapping collection＂ （WBC） algorithm, and designs an intrusion detection engine base on WBC. Experiments show that this algorithm is more accurate than the traditional classification algorithm based on data mining detection.

关 键 词：入侵检测 决策树 数据挖掘 引导聚集 ID3 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]