文献类型：期刊文章

作　　者：金雅晴[1] 丁振兴[1] 姬庆庆[2]

机构地区：[1]北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心,北京100124 [2]中国科学院大学计算技术研究所前瞻研究实验室,北京100190

出　　处：《信息技术与网络安全》

年　　份：2018

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：15-19

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：在监督学习的分类中,集成学习已经成功地运用于许多不同的领域。文献中许多研究者通过考虑不同的组合方式、训练数据集、基分类器以及其他因素提出了不同的集成学习方法。人工智能技术相比于其他技术有许多优点,在解决入侵检测问题的集成学习发展中发挥着重要的作用。但是,目前还没有一篇综述性的文章来回顾解决入侵检测问题的通用集成方法和基于人工智能技术的集成学习方法。对入侵检测问题的集成学习方法进行对比和总结,并对该领域今后的研究方向进行了展望,为理解入侵检测系统领域的集成提供帮助。

关 键 词：入侵检测 集成学习  人工智能

分 类 号：TP393]