【摘 要】
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为了提高网络入侵检测模型的准确率与泛化性，本文提出了基于随机k-近邻集成算法的网络流量入侵检测模型。该模型为解决上述问题提出了一种集成赋权距离，提高预测精度；其次，采用一种随机策略的集成方法对k-近邻模型进行集成，从而提高了其在异常检测过程中的全局和局部优化能力；然后，利用并行计算的方法提高了算法运行的效率；最后构建了基于随机k-近邻集成算法的网络入侵检测模型。在实验中，采用KDD99数据集进行实
【基金项目】
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江苏省网络集体智能重点实验室项目（BM2017002）；
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为了提高网络入侵检测模型的准确率与泛化性，本文提出了基于随机k-近邻集成算法的网络流量入侵检测模型。该模型为解决上述问题提出了一种集成赋权距离，提高预测精度；其次，采用一种随机策略的集成方法对k-近邻模型进行集成，从而提高了其在异常检测过程中的全局和局部优化能力；然后，利用并行计算的方法提高了算法运行的效率；最后构建了基于随机k-近邻集成算法的网络入侵检测模型。在实验中，采用KDD99数据集进行实验，实验结果表明，基于随机k-近邻集成算法相对于其他模型具有更好的检测效果。
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