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二叉树多类SVM在网络入侵检测中的应用
引用本文:陈美霞,郭躬德,刘永芬,黄杰. 二叉树多类SVM在网络入侵检测中的应用[J]. 微计算机信息, 2010, 0(9)
作者姓名:陈美霞  郭躬德  刘永芬  黄杰
作者单位:福建师范大学数学与计算机科学学院;莆田华侨职业中专学校;
基金项目:基金申请人:郭躬德;项目名称:多分类器融合技术及其应用研究;基金颁发部门:福建省自然科学基金委(2007J0016)
摘    要:本文在考察现有多类分类支持向量机(SVM)算法后,提出了一种基于二叉树结构的多分类器融合思想,融合过程充分考虑了类别之间的区分度,从而建立一颗相对优化的二叉树SVM的多类分类算法,并把改进后的多类SVM应用于入侵检测中以提高系统性能。在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明了本方法的有效性。

关 键 词:入侵检测  支持向量机  二叉树  多类分类  

Application of Binary Tree Multi-Class SVM to Network Intrusion Detection
CHEN Mei-xia GUO Gong-de LIU Yong-fen HUANG Jie. Application of Binary Tree Multi-Class SVM to Network Intrusion Detection[J]. Control & Automation, 2010, 0(9)
Authors:CHEN Mei-xia GUO Gong-de LIU Yong-fen HUANG Jie
Affiliation:CHEN Mei-xia GUO Gong-de LIU Yong-fen HUANG Jie(School of Mathematics , Computer Science,Fujian Normal University,Fuzhou,350007,China)(Putian Overseas Vocational Secondary School,Putian 351117,China)
Abstract:Based on existing support vector machines(SVM) for multi-class classification, a novel multiple classifiers combination method based on binary tree structure is proposed.It considers discrimination degree between any two classes thus create a relatively optimized multi-class SVM algorithm with binary tree architecture.The improved method is applied to network intrusion detection.Experimental results carried out on KDD CUP 1999 data set indicate the effectiveness of the proposed method.
Keywords:intrusion detection  support vector machine  binary tree  multi-class classification  
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