基于数据包字节长度的线性自回归（Autoregression）和支持向量分类机（SVM）的网络流量预测建模与分析

来源 :微型电脑应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wushupei

【摘要】

：

本文提供了两种网络流量入侵检测的方法和它们的结果对比.这两种方法分别为线性的自回归预测以及非线性的支持向量机预测.本文将给出使用这两种方法在预测网络攻击的夺效性的

【作者】

：

王靖华何迪

【机构】

：

上海交通大学电气工程与自动化系,上海交通大学电子工程系

【出处】

：

微型电脑应用

【发表日期】

：

2005年11期

【关键词】

：

入侵检测技术入侵检测系统线性自回归模型支持向量机模型支持向量机分类 intrusion detection techniquesNIDSAuto Reg

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本文提供了两种网络流量入侵检测的方法和它们的结果对比.这两种方法分别为线性的自回归预测以及非线性的支持向量机预测.本文将给出使用这两种方法在预测网络攻击的夺效性的详细分析.实验证明用支持向量机模型确实改进了对于攻击的识别性能,并且其误警率比AR模型低了很多.此外,与SVM相比较,AR预测模型的计算复杂度要低.

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