基于集成学习的入侵检测方法

入侵检测是近年来网络安全研究的热点.利用多分类器技术,研究了基于集成学习的入侵检测方法.应用Bootstrap技术生成分类器个体,为了提高分类器的差异性,应用聚类技术对分类器进行聚类,在相应的聚类结果中选取不同的分类器个体,并选择不同的融合方法对分类结果进行融合.针对入侵检测数据的实验表明了该集成技术的有效性.