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采用FA和SVDFRM的SVM入侵检测分类模型
被引量：
1
1
作者
杨宏宇
李春林
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期240-244,共5页
提出了一种新型网络入侵检测分类模型,设计了一个基于支持向量机(SVM)的分类器。采用因子分析法(FA)将行为样本的众多相关网络特征融合成精简的综合特征,实现了对网络监测数据的降维。利用支持向量决策函数排序法(SVDFRM),通过支持决策...
提出了一种新型网络入侵检测分类模型,设计了一个基于支持向量机(SVM)的分类器。采用因子分析法(FA)将行为样本的众多相关网络特征融合成精简的综合特征,实现了对网络监测数据的降维。利用支持向量决策函数排序法(SVDFRM),通过支持决策向量函数得到网络行为的特征贡献率并提取网络行为的重要特征。KDD99数据集测试实验结果表明,提出的分类模型降维效果显著,具有较好的实时性和较高的检测率。
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关键词
分类
因子分析法
网络入侵监测
支持向量决策函数排序法
支持向量机
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题名
采用FA和SVDFRM的SVM入侵检测分类模型
被引量：
1
1
作者
杨宏宇
李春林
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期240-244,共5页
基金
国家自然科学基金(60776807)
国家863计划重点课题(2006AA12A106)
文摘
提出了一种新型网络入侵检测分类模型,设计了一个基于支持向量机(SVM)的分类器。采用因子分析法(FA)将行为样本的众多相关网络特征融合成精简的综合特征,实现了对网络监测数据的降维。利用支持向量决策函数排序法(SVDFRM),通过支持决策向量函数得到网络行为的特征贡献率并提取网络行为的重要特征。KDD99数据集测试实验结果表明,提出的分类模型降维效果显著,具有较好的实时性和较高的检测率。
关键词
分类
因子分析法
网络入侵监测
支持向量决策函数排序法
支持向量机
Keywords
classification
factor analysis
intrusion detection
support vector decision function ranking method
support vector machine
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用FA和SVDFRM的SVM入侵检测分类模型
杨宏宇
李春林
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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