基于SVM和粗糙集理论的用户概貌攻击检测方法

被引：7

作者：

张付志 ^{[1
]}

王波 ^{[2
]}

机构：

[1] 燕山大学信息科学与工程学院

[2] 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室

来源：

小型微型计算机系统 | 2014年 / 35卷 / 01期

关键词：

协同过滤; 用户概貌攻击; 攻击检测; SVM; 粗糙集理论;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP309 [安全保密];

学科分类号：

081206 [计算机网络与安全];

摘要：

针对现有用户概貌攻击检测算法存在准确率不高的问题,提出一种基于SVM和粗糙集理论的用户概貌攻击检测方法.首先,基于项目类别提出一种特征提取方法;然后,结合所提特征与已有特征分别联合填充规模后通过SVM进行二分类检测,再把各个特征检测结果合并构成信息表;最后,利用粗糙集理论生成的决策规则对信息表进行决策,得到最终的检测结果.实验结果表明,本文提出的方法有效提高了攻击检测的准确率.

引用

页码：108 / 113

页数：6

共 8 条

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