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基于加权支持向量机的入侵检测系统

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目前的入侵检测系统存在先验知识较少的情况下推广能力差的问题,针对各样本重要性的差异,提出了加权支持向量机方法并给出了对偶最优化问题的描述及其SMO训练算法.在入侵检测实验中,训练样本的重要性通过测试样本与该样本的空间距离来表征.实验表明,基于加权支持向量机的入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下不但提高了入侵检测的精度,而且缩短了入侵检测时间.

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来源
《第二届中国可信计算与信息安全学术会议》|2006年|474-479|共6页
会议地点河北保定
作者
何宁; 中国人民解放军63999部队; 卢昱; 王磊;
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作者单位

中国计算机学会;

河北大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类计算机网络;
关键词
入侵检测; 支持向量机; 加权因子; 对偶优化; 网络安全; 机器学习;

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