基于最小二乘隐空间支持向量机的IDS检测算法的设计

被引：3

作者：

张家超 ^{[1
]}

孔媛媛 ^{[1
,2
]}

刘飞 ^{[1
]}

机构：

[1] 连云港职业技术学院信息工程学院

[2] 兰州交通大学电子与信息工程学院

来源：

关键词：

网络安全; 入侵检测; 最小二乘隐空间支持向量机; 算法设计;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2008.11.044

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

在基于支持向量机的基础上,提出一种新的利用最小二乘隐空间支持向量机设计IDS的检测算法,解决了网络入侵检测系统中检测算法的分类精度不高、训练样本数需要较多,及训练学习时间较长等问题.仿真实验结果表明,本算法较基于支持向量机的检测算法具有更快的收敛性、更快的迭代速度、更高的检测精度和更低的误报率.

引用

页码：171 / 173+177 +177

页数：4

共 5 条

[1] Least squares support vector machine classifiers [J].

Suykens, JAK ;

Vandewalle, J .

[2] 利用Lagrange支持向量回归机设计IDS的检测算法 [J].

张家超 .

[3] 利用支持向量回归机设计IDS的检测算法 [J].

张家超 .

[4] 最小二乘隐空间支持向量机 [J].

王玲 ;

薄列峰 ;

刘芳 ;

焦李成 .

[5]

数据挖掘中的新方法.[M].邓乃扬;田英杰著;.科学出版社.2004,