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基于SVM技术的入侵检测
被引:9
作者
:
李昆仑
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
北京交通大学计算机与信息技术学院人工智能研究所
李昆仑
赵俊忠
论文数:
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机构:
北京交通大学计算机与信息技术学院人工智能研究所
赵俊忠
黄厚宽
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机构:
北京交通大学计算机与信息技术学院人工智能研究所
黄厚宽
田盛丰
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机构:
北京交通大学计算机与信息技术学院人工智能研究所
田盛丰
机构
:
[1]
北京交通大学计算机与信息技术学院人工智能研究所
来源
:
信息与控制
|
2003年
/ 06期
关键词
:
信息安全;
入侵检测;
异常检测;
滥用检测;
1类SVM(支持向量机);
D O I
:
10.13976/j.cnki.xk.2003.06.004
中图分类号
:
TP393.08 [];
学科分类号
:
0839 ;
1402 ;
摘要
:
针对日益严重的网络入侵事件 ,提出了一种新的入侵检测方法 .在对网络数据进行深刻的分析和研究的基础上 ,提出了基于支持向量机的入侵检测方法 .首先 ,对 1类SVM进行了必要的改进 ,使异常点聚集为一类 (即环绕原点的一类 ) .然后 ,使用抽象化的网络数据对SVM进行训练 ,生成入侵事件的SVM分类器 .实验表明 ,该方法是行之有效的
引用
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页码:495 / 499+506 +506
页数:6
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共 2 条
[1]
Adaptive Intrusion Detection: A Data Mining Approach[J] . Wenke Lee,Salvatore J. Stolfo,Kui W. Mok.Artificial Intelligence Review . 2000 (6)
[2]
A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition
[J].
Burges, CJC
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
Burges, CJC
.
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY,
1998,
2
(02)
:121
-167
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[1]
Adaptive Intrusion Detection: A Data Mining Approach[J] . Wenke Lee,Salvatore J. Stolfo,Kui W. Mok.Artificial Intelligence Review . 2000 (6)
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[J].
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Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
Burges, CJC
.
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY,
1998,
2
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