【摘 要】
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该文将支持向量机(SVM)技术应用于网络入侵检测,在公共入侵检测框架(CIDF)的基础上,提出了基于SVM的网络入侵检测系统模型,并对模型各个组件的功能、机制、实现进行了深入探讨.对用于入侵检测的网络数据特征,该文利用异构数据集上的距离度量函数HVDM进行了特征数据的预处理,并在有保证的估计方法的基础上进行了训练数据规模的确定,既避免了因训练数据规模过小而导致的训练结果太差问题,又减少了训练时间,
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该文将支持向量机(SVM)技术应用于网络入侵检测,在公共入侵检测框架(CIDF)的基础上,提出了基于SVM的网络入侵检测系统模型,并对模型各个组件的功能、机制、实现进行了深入探讨.对用于入侵检测的网络数据特征,该文利用异构数据集上的距离度量函数HVDM进行了特征数据的预处理,并在有保证的估计方法的基础上进行了训练数据规模的确定,既避免了因训练数据规模过小而导致的训练结果太差问题,又减少了训练时间,提高了训练效率.在训练数据的过程中,该文运用模糊数学理论,考虑不同的网络数据特征对入侵检测结果的影响程度,提出了一种加权处理方法,并通过实验数据说明该方法在检测精度上有所提高.对由于样本的不均衡性而导致的某一类型攻击的检测率偏低问题,该文也作了相应研究,提出一种提高其在训练数据中比例的方法,使这一类型攻击的检测率得到很大提高.
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