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本文使用一種新的集成方法，稱為EDKC (Ensemble of Different Kind of Classifiers)，
用于入侵檢測。EDKC集成不同的分類器形成組合分類器，并且通過加權投票表決對未知樣本進行分類。在KDDCUP數據集上的實驗結果表明，EDKC不僅具有較高的F-度量值，能達到目標類召回率和精度的平衡，而且能夠取得很高的分類準確率。
關鍵詞 入侵檢測；組合分類器；投票
隨著計算機及網絡系統中存儲的重要信息越來越多，以及在網上進行的商務活動量的劇
增，系統的安全問題顯得日益突出，我們需要盡可能找到更好的措施以保護系統免受入侵者的攻擊，入侵檢測技術也就應運而生。文獻[1]簡單介紹了入侵檢測發展技術。入侵檢測可以看作是一個分類問題,把給定的審計數據分為正常數據和異常數據。
集成學習方法是機器學習領域逐漸發展起來的用于提升弱分類算法準確率的技術，被認
為是近十年來提出的最有效的學習思想之一。集成學習方法主要包括Bagging[2]和
Boosting[3]，雖然它們抽樣方式不相同，但是都試圖通過組合多個弱分類器的輸出以產生有效的“委員會”，改善算法的分類性能。本文提出一種新的分類算法EDKC (Ensemble of Different Kind of Classifiers)，用于入侵檢測。
用于入侵檢測。EDKC集成不同的分類器形成組合分類器，并且通過加權投票表決對未知樣本進行分類。在KDDCUP數據集上的實驗結果表明，EDKC不僅具有較高的F-度量值，能達到目標類召回率和精度的平衡，而且能夠取得很高的分類準確率。
關鍵詞 入侵檢測；組合分類器；投票
隨著計算機及網絡系統中存儲的重要信息越來越多，以及在網上進行的商務活動量的劇
增，系統的安全問題顯得日益突出，我們需要盡可能找到更好的措施以保護系統免受入侵者的攻擊，入侵檢測技術也就應運而生。文獻[1]簡單介紹了入侵檢測發展技術。入侵檢測可以看作是一個分類問題,把給定的審計數據分為正常數據和異常數據。
集成學習方法是機器學習領域逐漸發展起來的用于提升弱分類算法準確率的技術，被認
為是近十年來提出的最有效的學習思想之一。集成學習方法主要包括Bagging[2]和
Boosting[3]，雖然它們抽樣方式不相同，但是都試圖通過組合多個弱分類器的輸出以產生有效的“委員會”，改善算法的分類性能。本文提出一種新的分類算法EDKC (Ensemble of Different Kind of Classifiers)，用于入侵檢測。
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