【摘 要】
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对网络异常数据进行准确分类能够为网络入侵分类、保障网络安全提供准确的依据.传统算法没有考虑网络异常数据分布的不均衡性和高动态变化性,从而降低了分类的准确率和效率.
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对网络异常数据进行准确分类能够为网络入侵分类、保障网络安全提供准确的依据.传统算法没有考虑网络异常数据分布的不均衡性和高动态变化性,从而降低了分类的准确率和效率.为此,提出一种基于改进SVM的网络异常数据分类方法.在确定网络异常数据隶属度的时候考虑到其与类中心的关系,对传统的SVM进行了改进,在构建SVM分类器的过程中,引入了模糊隶属度函数,并将网络异常数据的分类问题转换为二次规划问题,最终实现网络异常数据的准确分类.仿真实验结果表明,利用改进算法进行网络异常数据分类,能够提高网络异常数据分类的准确率和分
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