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- [9] 基于SVM的网络入侵检测研究.[D].曹宏鑫.南京理工大学.2004, 04
- [10] 模式识别.[M].边肇祺等编著;.清华大学出版社.2000,
一种基于SVM的网络入侵检测模型
被引：8
作者：
张琨
曹宏鑫
刘凤玉
李千目
机构：
[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院
来源：
关键词：
入侵检测系统;
网络入侵检测;
支持向量机;
特征加权;
D O I：
10.14177/j.cnki.32-1397n.2007.04.025
中图分类号：
TP393.08 [];
学科分类号：
0839 ;
1402 ;
摘要：
针对传统机器学习方法在检测网络入侵时存在的问题,给出一种基于支持向量机(SVM)的网络入侵检测模型。大量实验证明:提出的网络入侵检测模型具有较高的检测率,避免了基于传统机器学习检测方法的局限性。在训练数据的过程中,考虑不同的网络数据特征对入侵检测结果的影响程度,还提出一种新的特征加权分类方法,并通过实验数据说明该方法可使检测精度有所提高。
引用
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页数：6
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