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本文根據(jù)傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)方法誤報(bào)率高、U2R 和R2L 攻擊檢測(cè)率低等缺點(diǎn)，提出了一
種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多分類器組合的入侵檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅能夠有效地提高檢測(cè)率，特別是U2R 和R2L 等攻擊具有較好的檢測(cè)能力。因此，本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多分類器組合的入侵檢測(cè)方法是有效和實(shí)用的。
種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多分類器組合的入侵檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅能夠有效地提高檢測(cè)率，特別是U2R 和R2L 等攻擊具有較好的檢測(cè)能力。因此，本文提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多分類器組合的入侵檢測(cè)方法是有效和實(shí)用的。
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