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基于粗集理论和SVM算法的入侵检测方法研究
被引:4
作者
:
彭宏
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机构:
西华大学计算机科学与工程系
彭宏
吴铁峰
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西华大学计算机科学与工程系
吴铁峰
张东娜
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机构:
西华大学计算机科学与工程系
张东娜
机构
:
[1]
西华大学计算机科学与工程系
[2]
西华大学计算机科学与工程系 成都
[3]
成都
来源
:
计算机工程
|
2005年
/ 08期
关键词
:
粗集;
SVM算法;
网络安全;
入侵检测;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP393.08 [];
学科分类号
:
0839 ;
1402 ;
摘要
:
提出了一种将粗集方法与SVM算法结合起来的入侵检测方法。利用粗集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少SVM训练数据,克服SVM算法因为数据量大,处理速度慢等缺点。同时,借助于SVM良好的分类性能,对粗集约简后的最小属性子集进行分类,实现入侵检测的快速性能,高检测率和抗噪声强等优点。实验结果表明,该方法优于其它同类方式。
引用
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页码:157 / 158+170 +170
页数:3
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[1]
基于支持向量机的入侵检测系统
[J].
饶鲜
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饶鲜
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2003,
(03)
:361
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Rough集及Rough推理.[M].刘清著;.科学出版社.2001,
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[1]
基于支持向量机的入侵检测系统
[J].
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[2]
基于粗糙集理论的入侵检测新方法
[J].
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.
计算机学报,
2003,
(03)
:361
-366
[3]
Rough集及Rough推理.[M].刘清著;.科学出版社.2001,
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