基于模糊SVM模型的入侵检测分类算法

汪生; 金志刚

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cqvip:为解决入侵检测分类遇到的训练样本数量少、分类准确率低的问题,提出基于模糊支持向量机的多级分类机制。该分类机制训练模糊SVM模型将数据粗分为正常与攻击大类,采用DBSCAN算法产生细分模型进行攻击子集的自动聚类,将有关数据细分得到攻击的具体细类。在机制设计中,优化了隶属度函数的计算、设计了数据标准化与归一化等过程,并训练了高效分类器。实验表明,针对网络入侵检测数据中常见的孤立点干扰、噪声多,并且负样本占比多的网络业务数据集,新算法在保持分类准确率高的前提下,分类过程的计算时间较短。

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来源
《计算机应用研究》 |2020年第2期|501-504|共4页
作者
汪生; 金志刚;
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作者单位

中国北方电子设备研究所北京100191;

天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
模糊; SVM; 入侵检测; 分类;

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