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入侵检测系统都存在误报、漏报及实时性差等缺点,需要大量或者完备的审计数据集才能达到比较理想的检测性能,并且训练学习时间较长,将支持向量机应用到入侵检测中,在先验知识不足的情况下,支持向量机分类器仍有较好的分类正确率,从而使得整个入侵检测系统具有较好的检测性能。
一种基于支持向量机的入侵检测模型研究
【摘 要】
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入侵检测系统都存在误报、漏报及实时性差等缺点,需要大量或者完备的审计数据集才能达到比较理想的检测性能,并且训练学习时间较长,将支持向量机应用到入侵检测中,在先验知识
【机 构】
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湖北工业大学,湖北工业大学计算机科学学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2010年9期
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