基于CFS-SAMME集成算法的入侵检测应用研究

针对当前网络入侵隐蔽性强、危害大、手段高,传统的入侵检测方法已经难以有效防范的问题,本文进行了基于CFS和SAMME多分类集成算法的入侵检测的应用研究。实验结果表明:经过相关性特征选择后的SAMME多分类集成算法不仅提升了检测准确率,也大幅度提高了入侵检测效率,为入侵检测提供了有效的思路和方法。