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本文在对网络连接数据进行分析和研究的基础上,将新超球面SVM方法运用于入侵检测中。在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明,新超球面SVM入侵检测方法较之其他常用方法,体现出良好的分类性能以及检测性能。经过信息增益特征选择后,分类精度得到进一步提高。
新超球面SVM方法及其在入侵检测中的应用
【摘 要】
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本文在对网络连接数据进行分析和研究的基础上,将新超球面SVM方法运用于入侵检测中。在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明,新超球面SVM入侵检测方法较之其他常用方法,体现出
【机 构】
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福建师范大学数学与计算机科学学院,福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2009年33期
【基金项目】
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基金项目：基金申请人：郭躬德,项目名称：多分类器融合技术及其应用研究,基金颁发部门：福建省自然科学基金,福建省科学技术厅（2007J0016）
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