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基于核主成分提取和支持向量机的入侵检测
被引量：
7
1
作者
孙宗宝
孙名松
《信息技术》
2007年第7期29-31,共3页
现有的入侵检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题。提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行入侵检测的方法。与传统算法相比,该方法对网络异常连接有很高的检测率、更强的泛化能力和更快的处理时间。最后在KDD CUP99数据集上...
现有的入侵检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题。提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行入侵检测的方法。与传统算法相比,该方法对网络异常连接有很高的检测率、更强的泛化能力和更快的处理时间。最后在KDD CUP99数据集上进行的实验,证明了方法的适用性和高效性。
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关键词
核主成分分析
支持向量机
入侵检测
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职称材料
题名
基于核主成分提取和支持向量机的入侵检测
被引量：
7
1
作者
孙宗宝
孙名松
机构
哈尔滨理工大学校园网络信息中心
出处
《信息技术》
2007年第7期29-31,共3页
基金
黑龙江省自然科学基金项目(F0306)
文摘
现有的入侵检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题。提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行入侵检测的方法。与传统算法相比,该方法对网络异常连接有很高的检测率、更强的泛化能力和更快的处理时间。最后在KDD CUP99数据集上进行的实验,证明了方法的适用性和高效性。
关键词
核主成分分析
支持向量机
入侵检测
Keywords
KPCA
SVM
intrusion detection
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于核主成分提取和支持向量机的入侵检测
孙宗宝
孙名松
《信息技术》
2007
7
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