【摘 要】
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为了提高入侵检测系统在小样本集条件下的检测效率,将支持向量机用于网络入侵检测。支持向量机的参数决定了检测效率,然而难以选择合适的参数值,因此提出利用模拟退火算法来
【机 构】
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淮海工学院计算机工程学院,四川大学CAD／CAM研究所
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为了提高入侵检测系统在小样本集条件下的检测效率,将支持向量机用于网络入侵检测。支持向量机的参数决定了检测效率,然而难以选择合适的参数值,因此提出利用模拟退火算法来优化这些参数,并设计出基于参数优化的支持向量机用于入侵检测。通过对样本数据集中的样本进行实验性检测,并与原始支持向量机入侵检测系统进行比较,结果表明模拟退火支持向量机入侵检测系统检测率高、误报率低,并且缩短了训练时间和检测时间。
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