【摘 要】
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论文提出了一种改进的SVM方法并将其运用于计算机系统的异常检测。该方法在特定概率指导下收集有效样本组成缩减集,并采取Bagging机制改善分类效果,它在降低时空代价的同时仍能获得出色的结果。利用DARPA数据进行的检测实验结果表明,该改进SVM方法在入侵检测应用中具有良好的性能,且优于原SVM方法。
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术系,中国科学技术大学计算机科学与技术系,河南理工大学网络中心 安徽合肥230027,安徽合肥230027,河南焦作454000
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论文提出了一种改进的SVM方法并将其运用于计算机系统的异常检测。该方法在特定概率指导下收集有效样本组成缩减集,并采取Bagging机制改善分类效果,它在降低时空代价的同时仍能获得出色的结果。利用DARPA数据进行的检测实验结果表明,该改进SVM方法在入侵检测应用中具有良好的性能,且优于原SVM方法。
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