基于多分类支持向量机的入侵检测方法

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zihaocn

【摘要】

：

网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器,用KDD99

【作者】

：

衣治安吕曼

【机构】

：

大庆石油学院计算机与信息技术学院

【出处】

：

计算机工程

【发表日期】

：

2007年15期

【关键词】

：

入侵检测统计学习理论多分类支持向量机核函数 intrusion detection statistical learning theory（SLT）

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网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器,用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评估,将实验结果和BP神经网络方法进行了比较.实验表明提出的方法是可行的、高效的.

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