【摘 要】
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在网络入侵检测中,大规模数据集会导致支持向量机（SVM）方法训练时间长、检测速度慢。针对该问题,提出一种基于中间分类超平面的SVM入侵检测方法。通过对正常和攻击样本的聚类分
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在网络入侵检测中,大规模数据集会导致支持向量机（SVM）方法训练时间长、检测速度慢。针对该问题,提出一种基于中间分类超平面的SVM入侵检测方法。通过对正常和攻击样本的聚类分析,定义聚类簇中心的边界面接近度因子,实现对标准SVM二次式的改进;用簇中心对其训练,获取一个接近最优超平面的中间分类超平面;确定距离阈值,以选取潜在支持向量,实现训练样本的缩减。在KDDCUP1999数据集上进行实验,结果表明,与聚类支持向量机方法相比,该方法能简化训练样本,提高SVM的训练和检测速度。
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