ABPNN: 基于AdaBoost与PNN的高效入侵检测算法

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本文档探讨了"基于AdaBoost和概率神经网络的入侵检测算法",发表于2008年12月的《南京师大大学学报(工程技术版)》第8卷第4期。作者陈春玲和商子豪来自南京邮电大学计算机学院,他们针对网络安全领域的挑战,提出了一种创新的结合了AdaBoost算法与概率神经网络(PNN)的模型,即ABPNN(AdaBoost与PNN的融合模型)。 AdaBoost是一种集成学习方法,它通过迭代地训练弱分类器并调整其权重,最终形成一个强分类器。在本文中,AdaBoost被用来增强PNN的性能,使得网络入侵检测系统能够更有效地处理复杂的数据,并提高分类准确性。PNN是一种模仿人类大脑工作原理的神经网络模型,特别适用于处理非线性问题和不确定性,这使其在处理网络入侵这类具有不确定性和模式多变性的数据时显示出优势。 ABPNN模型在入侵检测中的应用主要体现在以下几个方面: 1. 数据分析与判断:算法接收到网络数据后,首先通过ABPNN进行深度分析和判断,对数据进行特征提取和模式识别。 2. 自动分类:该算法能够自动识别出各种类型的入侵行为,根据输入数据的特征将其归类,这极大地提高了检测效率。 3. 新型入侵行为识别与记忆:由于ABPNN的自适应学习能力,它还能对新的、未见过的入侵行为进行分类,并将其纳入记忆库,以便在未来遇到类似情况时做出准确反应。 实验结果表明,这种基于AdaBoost和概率神经网络的入侵检测算法在检测率(即正确识别入侵的比例)和误报率(即错误地标记正常行为为入侵的比例)上表现出显著的优势。这意味着该算法能够在保证高效率的同时,减少误判,这对于保障网络安全至关重要。 这篇论文提供了一个创新的方法论,将机器学习的威力与神经网络的灵活性结合起来,为网络入侵检测系统的设计和优化提供了新的思路。对于网络安全研究人员和工程师来说,这是一种有价值的理论支持和技术参考。