文献类型：期刊文章

作　　者：和湘[1] 刘晟[1] 姜吉国[2]

HE Xiang;LIU Sheng;JIANG Jiguo(College oflnformation and Communication, National University of Defense Technology, Wuhan Hubei 430000 China;Public Security Department of Shandong Province, Jinan Shandong 250001, China)

机构地区：[1]国防科技大学信息通信学院,湖北武汉430000 [2]山东省公安厅,山东济南250001

出　　处：《信息网络安全》

基　　金：国家自然科学基金[61601490]

年　　份：2018

期　　号：5

起止页码：1-11

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着网络安全形势日趋严峻,入侵检测技术已经成为保障网络安全的一种重要手段。因此把机器学习的理论和方法引入入侵检测已成为一种共识,并且近些年来在这一研究领域取得了不错的进展。文章对比分析了不同机器学习方法在入侵检测上的应用。首先,介绍机器学习的一般化过程,对典型机器学习方法的理论进行对比分析。然后,对不同机器学习方法做仿真研究,观察性能变化。最后,在仿真的基础上对不同模型进行横向比较。文章在仿真实验的基础上得出了较为可靠的结论,对找出具有性能优势的机器学习方法具有重要意义。

关 键 词：入侵检测 机器学习  决策树 支持向量机 神经网络

分 类 号：TP309]