| 一种基于SVM的网络入侵检测模型 |
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| 引用本文： | 张琨,曹宏鑫,刘凤玉,李千目. 一种基于SVM的网络入侵检测模型[J]. 南京理工大学学报(自然科学版), 2007, 31(4): 403-408 |
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| 作者姓名： | 张琨 曹宏鑫 刘凤玉 李千目 |
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| 作者单位： | 南京大学,计算机系,江苏,南京,210093;南京大学,计算机系,江苏,南京,210093;南京大学,计算机系,江苏,南京,210093 |
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| 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 |
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| 摘 要： | 针对传统机器学习方法在检测网络入侵时存在的问题,给出一种基于支持向量机(SVM)的网络入侵检测模型.大量实验证明:提出的网络入侵检测模型具有较高的检测率,避免了基于传统机器学习检测方法的局限性.在训练数据的过程中,考虑不同的网络数据特征对入侵检测结果的影响程度,还提出一种新的特征加权分类方法,并通过实验数据说明该方法可使检测精度有所提高.
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| 关 键 词： | 入侵检测系统 网络入侵检测 支持向量机 特征加权 |
| 文章编号： | 1005-9830（2007）04-0403-06 |
| 修稿时间： | 2005-10-10 |
SVM-based Network Intrusion Detection Model |
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| ZHANG Kun,CAO Hong-xin,LIU Feng-yu,LI Qian-mu. SVM-based Network Intrusion Detection Model[J]. Journal of Nanjing University of Science and Technology(Nature Science), 2007, 31(4): 403-408 |
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| Authors: | ZHANG Kun CAO Hong-xin LIU Feng-yu LI Qian-mu |
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| Affiliation: | 1. School of Computer Science and Technology, NUST, Nanjing 210094, China; 2. Computer Department, Nanjing University, Nanjing 210093, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | intrusion detection system network intrusion detection support vector machine weighted feature |
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