【摘 要】
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网络异常行为检测是入侵检测中不可或缺的部分,单一的检测方法很难获得较好的检测结果。针对经典D-S证据理论不能有效合成高度冲突证据的不足,提出将基于改进的加权D-S证据组
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,江苏省信息融合软件工程技术研发中心
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网络异常行为检测是入侵检测中不可或缺的部分,单一的检测方法很难获得较好的检测结果。针对经典D-S证据理论不能有效合成高度冲突证据的不足,提出将基于改进的加权D-S证据组合方法应用到网络异常行为检测中,并融合多个SVM,建立新的入侵检测模型。该方法通过引入平均证据得到权重系数,以此区分各证据在D-S融合中的影响程度,因此能有效解决证据的高度冲突。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的异常检测相比,本模型能够有效提高融合效率,进而提高检测性能。
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