基于聚类和SVDD的一类入侵检测模型

被引：4

作者：

徐晶

石端银

张亚江

姜萍

机构：

[1] 黑龙江科技学院数力系

来源：

控制与决策 | 2010年 / 03期

关键词：

入侵检测; SVDD算法; 聚类算法; U矩阵值; 核参数;

D O I：

10.13195/j.cd.2010.03.124.xuj.011

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

为了解决传统支持向量数据描述算法(SVDD)中样本不集中导致算法包括非己空间样本,从而形成噪声影响检测性能的问题,建立一种基于SVDD算法和聚类算法相结合的入侵检测模型.首先通过K-means算法对正常样本数据进行聚类;然后利用SVDD对聚类后的数据集合进行描述;最后利用多个判决函数对样本进行判别.实验中对核函数参数的选择进行了分析,并同其他检测算法比较,验证了该思想的正确性.

引用

页码：441 / 444

页数：4

共 9 条

[1] 改进的SVM在入侵检测中的应用 [J].