| 基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术 |
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| 引用本文： | 杨鸽,李永忠,徐静,赵博.基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术[J].江南学院学报,2007,6(6):787-790. |
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| 作者姓名： | 杨鸽 李永忠 徐静 赵博 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003 |
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| 基金项目： | 江苏省高校自然科学基金项目（2005DX006J）;江苏科技大学科研基金项目. |
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| 摘 要： | 针对支持向量机算法中存在对噪声数据和异常数据敏感的问题，提出了模糊支持向量机算法，并应用于入侵检测．该算法是在传统支持向量机分类器的构造方法中引入隶属度函数，根据不同输入所得到的分类结果，产生相应的惩罚值．将这个方法应用到入侵检测系统中，能较好地将正常数据和异常数据区分开．实验结果表明，采用模糊支持向量机的入侵检测技术，其误报率低于基于支持向量机的入侵检测，同时其检测率也相对较高．
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| 关 键 词： | 入侵检测 支持向量机 隶属度函数 |
| 文章编号： | 1671-7147（2007）06-0787-04 |
| 收稿时间： | 2007-05-28 |
| 修稿时间： | 2007-07-15 |
Network Intrusion Detection Based on Fuzzy Support Vector Classification Machines |
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| YANG Ge, LI Yong-zhong , XU Jing, ZHAO Bo.Network Intrusion Detection Based on Fuzzy Support Vector Classification Machines[J].Journal of Jiangnan College,2007,6(6):787-790. |
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| Authors: | YANG Ge LI Yong-zhong XU Jing ZHAO Bo |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | intrusion detection support vector machine membership function |
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