【摘 要】
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摘要：在传统基于SVM的入侵检测中，核函数构造和特征选择采用先验知识，普遍存在准确度不高、效率低下的问题。通过信息熵理论与sVM算法相结合的方法改进为基于信息熵的SVM入侵检
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,中国人民解放军保密委员会技术安全研究所
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摘要：在传统基于SVM的入侵检测中，核函数构造和特征选择采用先验知识，普遍存在准确度不高、效率低下的问题。通过信息熵理论与sVM算法相结合的方法改进为基于信息熵的SVM入侵检测算法，可以提高入侵检测的准确性，提升入侵检测的效率。基于信息熵的SVM入侵检测算法包括两个方面：一方面，根据样本包含的用户信息熵和方差，将样本特征统一，以特征是否属于置信区间来度量。将得到的样本特征置信向量作为SVM核函数的构造参数，既可保证训练样本集与最优分类面之间的对应关系，又可得到入侵检测需要的最大分类间隔；另一方面，将样本包
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