| 支持向量机在网络异常入侵检测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 郭成芳. 支持向量机在网络异常入侵检测中的应用研究[J]. 计算机仿真, 2011, 28(7) |
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| 作者姓名： | 郭成芳 |
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| 作者单位： | 河北劳动关系职业学院,河北,石家庄,050002 |
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| 摘 要： | 研究网络安全问题,针对对网络异常入侵检测数据的特征进行提取,用传统异常入侵检测算法存在小样本情况下训练精度高,预测精度低的过拟合缺陷,出现误报和漏报现象,提出一种基于支持向量机的网络异常入侵检测方法.在支持向量机的网络异常入侵检测过程中,利用网格法寻找支持向量机最优参数,并找到的最优参数对网络异常入侵训练样本进行训练学习,得到最优异常入侵检测模型,对入侵检测数据进行预测.以网络异常入侵标准数据库DARPA中的数据集进行了仿真.仿真结果表明,小样本数据的支持向量机有较高的网络入侵检测准确率,具有较好的实时性,是一种高效、误报和漏报率低的网络异常入侵检测方法.
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| 关 键 词： | 支持向量机 网络异常入侵 检测 |
Abnormal Intrusion Detection Svstem Based on Suppon Vector Machine |
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| GUO Cheng-fang. Abnormal Intrusion Detection Svstem Based on Suppon Vector Machine[J]. Computer Simulation, 2011, 28(7) |
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| Authors: | GUO Cheng-fang |
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| Keywords: | |
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