改进DS证据融合与ELM的入侵检测算法研究

"这篇论文研究了如何通过改进DS证据融合技术与极限学习机(ELM)相结合来提高网络入侵检测的效率和准确性。研究中，作者针对传统DS理论在处理冲突信息源时的不足，引入了冲突强度的概念，区分了可接受冲突和不可接受冲突，提出了一种新的证据理论——I-DS。此外，他们还改进了ELM，解决了其随机生成隐层神经元可能影响算法性能的问题。实验结果表明，结合I-DS和优化的ELM能更快、更准确地识别入侵行为。" 本文是关于网络安全领域的一个研究，具体聚焦在提高网络入侵检测系统性能的技术上。传统的入侵检测系统可能由于单一检测技术的局限性，导致检测率不高或者误报率较高。论文提出了一个创新的解决方案，即利用DS证据融合技术和极限学习机的结合，以增强检测系统的精确性和效率。 DS证据理论，全称为Dempster-Shafer证据理论，是一种处理不确定信息的框架，它允许处理部分不确定性和冲突的信息。然而，该理论在处理存在严重冲突的信息源时可能表现不佳。论文中提到的I-DS（Improved DS）是对原始DS理论的改进，通过引入冲突强度的概念，可以更好地处理这些冲突，将信息源分为两类：可接受冲突和不可接受冲突。这种区分有助于更有效地融合来自不同信息源的数据，从而提高决策的准确性和稳定性。 极限学习机(ELM)是一种快速的单隐藏层前馈神经网络学习算法，它的主要特点是随机初始化隐藏层节点，然后通过最小二乘法计算输出权重。然而，随机生成的隐藏层神经元可能导致算法性能的不一致。论文中，作者对ELM进行了改进，旨在减少这种随机性的负面影响，以提升检测的稳定性和准确性。 实验部分，作者通过对比分析证明了结合I-DS和改进的ELM算法在检测网络入侵时具有更高的速度和效率。这表明，这种结合不仅能够更有效地处理不确定性信息，而且能够在实际应用中快速识别出潜在的入侵行为，这对于网络安全防护至关重要。 这篇研究对于理解如何在复杂的网络环境中通过改进的证据融合和学习算法来提升入侵检测性能提供了有价值的见解。这一工作不仅对学术研究有贡献，也为实际的网络安全实践提供了新的工具和技术。