基于改进D-S证据理论的网络入侵检测

来源期刊：控制工程2017年第11期

论文作者：李佳 范巍

文章页码：2362 - 2367

关键词：支持向量机;D-S证据理论;入侵检测;信息融合;

摘    要：为提高网络入侵检测的检测效果,提出了一种基于改进D-S证据理论的信息融合网络入侵检测方法。该方法首先采用支持向量机（S upport Vector Machine,SVM）统计机器学习方法分别对基于主机和基于网络的数据进行训练;然后针对D-S证据理论无法解决证据之间冲突问题,从合成规则着手,提出一种改进的D-S证据理论;最后采用改进的D-S证据理论对SVM的训练结果进行融合,兼顾了两类检测结果的优势,提高了网络入侵检测的性能。仿真结果表明,与单一的入侵检测策略相比,该方法能有效提高网络入侵检测的准确率,降低漏报率,提高了网络入侵检测的整体性能。