基于SVM主动学习的入侵检测系统

被引:17
作者
段丹青
陈松乔
杨卫平
机构
[1] 中南大学信息科学与工程学院
关键词
入侵检测; 支持向量机; 主动学习;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.08 [];
学科分类号
0839 ; 1402 ;
摘要
研究在入侵检测中,采用基于支持向量机(SVM)的主动学习算法,解决小样本下的机器学习问题。该文提出了基于SVM主动学习算法的系统框架及适用于入侵检测系统的SVM主动学习算法,讨论了候选样本集的组成比例、候选样本集数量及核函数的不同参数选取对检测结果的影响。通过实验验证,基于SVM主动学习算法与传统SVM算法相比,能有效地减少学习样本数,提高检测精度。
引用
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页码:153 / 155+180 +180
页数:4
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共 2 条
[1]  
支持向量机导论.[M].(英)NelloCristianini;(英)JohnShawe-Taylor著;李国正等译;.电子工业出版社.2004,
[2]  
统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,