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基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术
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
作者姓名:杨鸽 李永忠 徐静 赵博
作者单位:江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003
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.
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.

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
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
Authors:YANG Ge   LI Yong-zhong    XU Jing   ZHAO Bo
Abstract:
Keywords:intrusion detection   support vector machine   membership function
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