【摘 要】
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为了解决传统支持向量数据描述算法(SVDD)中样本不集中导致算法包括非己空间样本,从而形成噪声影响检测性能的问题,建立一种基于SVDD算法和聚类算法相结合的入侵检测模型.首
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为了解决传统支持向量数据描述算法(SVDD)中样本不集中导致算法包括非己空间样本,从而形成噪声影响检测性能的问题,建立一种基于SVDD算法和聚类算法相结合的入侵检测模型.首先通过K-means算法对正常样本数据进行聚类;然后利用SVDD对聚类后的数据集合进行描述;最后利用多个判决函数对样本进行判别.实验中对核函数参数的选择进行了分析,并同其他检测算法比较,验证了该思想的正确性.
In order to solve the problem that the algorithm includes non-existing spatial samples in the traditional support vector data description algorithm (SVDD) to form the noise impact detection performance, an intrusion detection model based on the SVDD algorithm and the clustering algorithm is established. The K-means algorithm is used to cluster the normal sample data, then the SVDD is used to describe the clustered data set, and finally, the discriminant function is used to judge the sample.Finally, the parameter selection of the kernel function is analyzed. Compared with other detection algorithms, the correctness of the idea is verified.
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