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题名基于信息熵的SVM入侵检测技术
被引量：5
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作者
朱文杰
王强
翟献军
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机构
中国科学技术大学自动化系
中国人民解放军保密委员会技术安全研究所
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第6期47-51,共5页
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文摘
在传统基于SVM的入侵检测中,核函数构造和特征选择采用先验知识,普遍存在准确度不高、效率低下的问题。通过信息熵理论与SVM算法相结合的方法改进为基于信息熵的SVM入侵检测算法,可以提高入侵检测的准确性,提升入侵检测的效率。基于信息熵的SVM入侵检测算法包括两个方面:一方面,根据样本包含的用户信息熵和方差,将样本特征统一,以特征是否属于置信区间来度量。将得到的样本特征置信向量作为SVM核函数的构造参数,既可保证训练样本集与最优分类面之间的对应关系,又可得到入侵检测需要的最大分类间隔;另一方面,将样本包含的用户信息量作为度量大幅度约简样本特征子集,不但降低了样本计算规模,而且提高了分类器的训练速度。实验表明,该算法在入侵检测系统中的应用优于传统的SVM算法。
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关键词
入侵检测
SVM
信息熵
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Keywords
intrusion detection
SVM
entropy
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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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