一种基于双v支持向量机的异常入侵检测方法

包卫东; 鲜明; 肖顺平; 王国玉; 张义荣

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一种基于双v支持向量机的异常入侵检测方法

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针对实际网络入侵检测中经常遇到的有标定的不均衡数据集,实现了一种基于双v支持向量机的异常入侵检测方法,其基本思想是对具有不同数目的样本类别赋予不同的惩罚因子,从而使两种类别的分类错误率趋于平衡.基于1999 KDD不均衡数据集的实验表明,该算法与常规的两分类SVM算法相比,在保持低的误警率的同时,显著提高了对攻击记录的检测率,但对正常样本的检测率略有降低,因此适用于对攻击记录检测更敏感的场合.

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来源
《信号处理》 |2007年第4期|489-494|共6页
作者
包卫东; 鲜明; 肖顺平; 王国玉; 张义荣;
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作者单位

国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信;
关键词
异常检测; 不均衡数据集; 统计学习理论(STL); 双v支持向量机(dual v-SVM); 异构值差度量(HVDM);

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