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应用支持向量机实现增量入侵检测
引用本文:杨森,徐海涛,柴乔林.应用支持向量机实现增量入侵检测[J].计算机工程与应用,2004,40(27):142-143,191.
作者姓名:杨森  徐海涛  柴乔林
作者单位:山东大学计算机科学技术学院,济南,250061
摘    要:支持向量机的最大特点是通过有限的训练集样本得到小的误差,保证对独立的测试集保持小的误差,即在先验知识较少的条件下仍然保持良好的推广能力。增量学习是弥补先验知识不足的有效途径。通过对向量机初始训练、增量学习、特征解析等一系列流程的描述,提出了一种小样本下应用支持向量机技术创建的具有增量学习能力的入侵检测系统。

关 键 词:支持向量机  增量学习  入侵检测  小样本
文章编号:1002-8331-(2004)27-0142-02

Application of Support Vector Machines in Intrusion Detection with Incremental Learning
Yang Sen Xu,Haitao Chai,Qiaolin.Application of Support Vector Machines in Intrusion Detection with Incremental Learning[J].Computer Engineering and Applications,2004,40(27):142-143,191.
Authors:Yang Sen Xu  Haitao Chai  Qiaolin
Abstract:
Keywords:support vector machine  incremental learning  intrusion detection  small sample
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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