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| 基于核函数的入侵检测方法研究* | |
| 引用本文： | 罗敏,阴晓光,张焕国,王丽娜,李小红. 基于核函数的入侵检测方法研究*[J]. 计算机应用研究, 2007, 24(12): 162-164 |
| 作者姓名： | 罗敏 阴晓光 张焕国 王丽娜 李小红 |
| 作者单位： | 1. 武汉大学,计算机学院,武汉,430072;西安电子科技大学,计算机网络与信息安全教育部重点实验室,西安,710071 2. 大连供电公司,科技信息部,辽宁,大连,116001 3. 武汉大学,计算机学院,武汉,430072 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 教育部重点实验室基金 |
| 摘 要： | 基于SVDD算法（一种改进的one-class支持向量机算法）提出了一种能够处理无类标非纯净训练集的异常检测方法,可以在无类标非纯净训练集上进行模型训练,在很大程度上降低了对训练数据集的要求。另外针对异构数据集,构造了一种新的基于距离的核函数,使得SVDD算法具有处理异构数据集的能力,使之能应用于入侵检测中。通过在KDD CUP’99的标准入侵检测数据集上进行实验,证明了该方法的有效性和实用性。 |
| 关 键 词： | 入侵检测 支持向量机 核函数 |
| 文章编号： | 1001-3695(2007)12-0162-03 |
| 修稿时间： | 2006-09-26 |
Intrusion detection research based on kernel function |
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| LUO Min,YIN Xiao guang,ZHANG Huan guo,WANG Li n,LI Xiao hong. Intrusion detection research based on kernel function[J]. Application Research of Computers, 2007, 24(12): 162-164 | |
| Authors: | LUO Min YIN Xiao guang ZHANG Huan guo WANG Li n LI Xiao hong |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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