| 基于云模型和支持向量机的入侵检测特征选择方法 |
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| 引用本文： | 冯向荣,吴 俊.基于云模型和支持向量机的入侵检测特征选择方法[J].华中师范大学学报(自然科学版),2013,47(1):23-26. |
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| 作者姓名： | 冯向荣 吴 俊 |
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| 作者单位： | 义乌工商职业技术学院,浙江义乌,322000 |
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| 基金项目： | 浙江省科技创新人才计划项目 |
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| 摘 要： | 针对目前特征选择算法均存在容易陷入局部最优、迭代后期收敛速度慢的缺陷,提出一种基于云模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的入侵检测特征选择方法,该方法采用逆向云发生器从真实训练数据中得到云的数字特征,形成实际判断规则,实现正常数据建模,把网络入侵检测正确率作为SVM参数优化目标函数,以提高入侵检测的正确率.在KDDCUP1999数据集上进行仿真实验,结果表明该方法能更有效地精简网络数据特征,能够有效地解决入侵检测中存在的特征选择问题,并在保证较高检测率的基础上,对不同类型的攻击检测具有良好的均衡性.
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| 关 键 词： | 云模型 支持向量机 特征选择 入侵检测 |
Intrusion detection feature selection method based on cloud model and support vector machine |
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| FENG Xiangrong
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WU Jun.Intrusion detection feature selection method based on cloud model and support vector machine[J].Journal of Central China Normal University(Natural Sciences),2013,47(1):23-26. |
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| Authors: | FENG Xiangrong WU Jun |
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| Institution: | (Yiwu Iudustrial and Commercial College,Yiwu,Zhejiang 322000) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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