针对现有网络入侵检测方法的不足,提出了一种新的网络入侵检测方法——GATS-LSVM算法。该方法采用遗传算法(GA)与禁忌搜索(TS)相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错...针对现有网络入侵检测方法的不足,提出了一种新的网络入侵检测方法——GATS-LSVM算法。该方法采用遗传算法(GA)与禁忌搜索(TS)相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错误率作为特征子集的评估标准获取最优特征子集,从而有效地对入侵进行检测。大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明,该新方法相对于其它一些传统的网络入侵检测方法,能在保证较高检测率的前提下,有效地降低误报率、入侵检测的计算复杂度和提高检测速度,能更适用于现实高速网络应用环境。展开更多
GEPSVM(Proximal Support Vector Machine Classification via Generalized Eigenvalues)是近年提出来的一种新的二分类SVM,其核心思想是通过求解广义特征方程得到两个最优超平面,然后通过计算样本到超平面的距离来决定样本所属类别。...GEPSVM(Proximal Support Vector Machine Classification via Generalized Eigenvalues)是近年提出来的一种新的二分类SVM,其核心思想是通过求解广义特征方程得到两个最优超平面,然后通过计算样本到超平面的距离来决定样本所属类别。与传统SVM相比,GEPSVM降低了时间复杂度,但仍存在奇异性等问题。提出了一种新的算法TDMSVM(Twin Distance of Minimum and Maximum Support Vector Machine),其通过求解标准特征方程得到两个最优超平面,使超平面满足到本类样例的平均距离最小化,同时到另一类样例的平均距离最大化。通过理论分析和实验证明,与GEPSVM相比,TDMSVM有以下优势:进一步降低了时间复杂度;不需引入正则项,从而提高了泛化性能;克服了奇异性。展开更多
文摘针对现有网络入侵检测方法的不足,提出了一种新的网络入侵检测方法——GATS-LSVM算法。该方法采用遗传算法(GA)与禁忌搜索(TS)相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错误率作为特征子集的评估标准获取最优特征子集,从而有效地对入侵进行检测。大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明,该新方法相对于其它一些传统的网络入侵检测方法,能在保证较高检测率的前提下,有效地降低误报率、入侵检测的计算复杂度和提高检测速度,能更适用于现实高速网络应用环境。
文摘GEPSVM(Proximal Support Vector Machine Classification via Generalized Eigenvalues)是近年提出来的一种新的二分类SVM,其核心思想是通过求解广义特征方程得到两个最优超平面,然后通过计算样本到超平面的距离来决定样本所属类别。与传统SVM相比,GEPSVM降低了时间复杂度,但仍存在奇异性等问题。提出了一种新的算法TDMSVM(Twin Distance of Minimum and Maximum Support Vector Machine),其通过求解标准特征方程得到两个最优超平面,使超平面满足到本类样例的平均距离最小化,同时到另一类样例的平均距离最大化。通过理论分析和实验证明,与GEPSVM相比,TDMSVM有以下优势:进一步降低了时间复杂度;不需引入正则项,从而提高了泛化性能;克服了奇异性。
