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入侵檢測(cè)系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)量的情況下誤報(bào)率高、泛化能力弱，且單一機(jī)器學(xué)習(xí)算法不能較好地應(yīng)對(duì)多種攻擊類型。為此，設(shè)計(jì)一個(gè)基于支持向量機(jī)（SM）與 Adaboost算法的入侵檢測(cè)系統(tǒng)。依托 Snort系統(tǒng)，利用主成分分析方法對(duì)提取的特征做降維處理，并將SvM- Adaboost集合算法作為檢測(cè)引擎。采用NSL-KDD數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)的正確率達(dá)到97.3%，較SVM算法和 Adaboost算法分別提高4.8%和14.3%。
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