基于多分类支持向量机的网络入侵检测技术
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基于多分类支持向量机的网络入侵检测技术
李健;范万春;何驰
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2005(025)007
【摘要】对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,深入探讨了其中的关键技术问题和解决方法,并用KDD 1999 CUP中的标准入侵检测数据集对文中设计的支持向量机分类器进行了测试评估,将实验结果和BP神经网络方法进行了比较.实验证明,该方法在保持较低误警率的同时有着很好的检测率,并且在训练时间上优于BP网络方法.
【总页数】4页(P1551-1553,1561)
【作者】李健;范万春;何驰
【作者单位】西北核技术研究所,陕西,西安,710024;西北核技术研究所,陕西,西安,710024;西北核技术研究所,陕西,西安,710024
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08;TP183
【相关文献】
1.一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法 [J], 肖云;韩崇昭;郑庆华;王清
2.基于优化支持向量机的网络入侵检测技术研究 [J], 汪世义
3.基于改进蚁群算法优化的模糊支持向量机的网络入侵检测技术探究 [J], 崔玉礼
4.基于BP神经网络与多分类支持向量机的水质识别与分类 [J], 赖清;衷卫声;熊鹏
文;黄嘉诚;任倩茹
5.基于改进蚁群算法优化的模糊支持向量机的网络入侵检测技术探究 [J], 崔玉礼;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。