| 网络入侵检测中一种新型SVM特征加权分类方法 |
| |
| 引用本文： | 张琨,曹宏鑫,衷宜,刘凤玉. 网络入侵检测中一种新型SVM特征加权分类方法[J]. 南京理工大学学报(自然科学版), 2008, 32(2): 231-236 |
| |
| 作者姓名： | 张琨 曹宏鑫 衷宜 刘凤玉 |
| |
| 作者单位： | 南京大学,软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093;南京理工大学,计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094;南京理工大学,计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 南京理工大学校科研和教改项目 |
| |
| 摘 要： | 在SVM的网络入侵检测中,发现不同的网络数据特征对分类结果的影响程度不同,针对这一问题,提出了一种新型SVM特征加权分类方法,以获得更好的最优分类面.该方法对分类影响较大的数值特征的值进行指数加权变换,使得原来处于分类面附近被错分的样本得到了纠正.实验表明该方法明显增加了分类正确的样本数,并有效提高了检测精度.
|
| 关 键 词： | 网络入侵检测 支持向量机 特征加权分类 |
| 文章编号： | 1005-9830(2008)02-0231-06 |
| 修稿时间： | 2006-03-21 |
New SVM Weighted Feature Classification Method in Network Intrusion Detection |
| |
| ZHANG Kun,CAO Hong-xin,ZHONG Yi,LIU Feng-yu. New SVM Weighted Feature Classification Method in Network Intrusion Detection[J]. Journal of Nanjing University of Science and Technology(Nature Science), 2008, 32(2): 231-236 |
| |
| Authors: | ZHANG Kun CAO Hong-xin ZHONG Yi LIU Feng-yu |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
