改进的分类器集成提升入侵检测性能

本文主要探讨了分类器集成在入侵检测系统中的应用，特别是在解决基分类器选择算法中的挑战性问题上。作者陈晓平和沈记全，来自河南理工大学计算机学院，针对传统的集成方法如bagging（自助采样法）存在的局限，提出了创新的差异性度量方法。这种方法旨在衡量参与集成的基分类器之间的分类准确性和多样性，以此作为选择分类器的关键依据。 在入侵检测领域，准确性和多样性是评价一个检测系统性能的重要指标。分类器集成的目的是通过结合多个基分类器的预测结果，减少错误率并提高整体的鲁棒性。作者提出的差异性度量方法能够确保集成后的分类器集合不仅包含高准确性，而且具有足够的多样性，这样可以防止过度拟合，提高整体系统的泛化能力。 文章指出，通过改变基分类器的选择策略，即在考虑分类器的分类准确性和平均差异性后，能够优化最终分类器集合的构成。这种方法相较于bagging方法，能够在保持或甚至提升分类器性能的同时，显著增强入侵检测系统的检测性能。实验结果显示，新提出的集成方法在实际应用中表现出优越性，对于提高网络安全性具有重要的理论和实践价值。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种新颖的分类器集成策略，它能够有效应对入侵检测中的挑战，通过精细管理基分类器的多样性和准确性，实现了更高效、更精准的入侵检测。这对于网络安全领域的研究人员和工程师来说，是一项极具参考价值的研究成果。