多类支持向量域分类器及其在入侵检测中的应用

刘永芬; 郭躬德; 陈美霞

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多类支持向量域分类器及其在入侵检测中的应用

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在对网络连接数据进行分析和研究的基础上,针对传统多类支持向量机分类法分类精度较低的现象,提出了一种新的MSVDC的入侵检测方法,将SVDC在两类问题的应用推广到多类问题中.在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明,其相对于传统的多类支持向量机方法,在保证较低的误报率的情况下,有较高的分类精度和较好的检测效果.

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来源
《福建师范大学学报：自然科学版》 |2010年第3期|31-35|共5页
作者
刘永芬; 郭躬德; 陈美霞;
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作者单位

福建师范大学数学与计算机科学学院;

福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室;

福建福州350007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
入侵检测; 支持向量机; 多类支持向量域分类器;

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