文件名称:IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac

  • 所属分类:
  • 弱点检测代码
  • 资源属性:
  • 上传时间:
  • 2008-10-13
  • 文件大小:
  • 2.66mb
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本论文将统计学习理论引入入侵检测领域,讨论了基于SVM方法的智能检测

策略,检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数,改进了SVM的

RBF核函数定义,使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法

来确定训练数据集规模,避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本

和重要样本提出了样本加权的思路,降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记

录的不同属性对检测结果贡献不一的事实,提出了特征选择与特征加权的方法,

进而得到一个更好的分类超平面,提高了检测的效率和精度。


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IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMachine.nh

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