| 基于多分类支持向量机的入侵检测方法 |
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| 引用本文： | 衣治安,吕曼. 基于多分类支持向量机的入侵检测方法[J]. 计算机工程, 2007, 33(15): 167-169 |
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| 作者姓名： | 衣治安 吕曼 |
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| 作者单位： | 大庆石油学院计算机与信息技术学院,大庆,163318;大庆石油学院计算机与信息技术学院,大庆,163318 |
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| 基金项目： | 黑龙江省研究生创新科研项目 |
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| 摘 要： | 网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成，基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究，采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器，用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评估，将实验结果和BP神经网络方法进行了比较。实验表明提出的方法是可行的、高效的。
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| 关 键 词： | 入侵检测 统计学习理论 多分类支持向量机 核函数 |
| 文章编号： | 1000-3428（2007）15-0167-03 |
| 修稿时间： | 2006-08-20 |
Intrusion Detection Method Based on Multi-class Support Vector Machines |
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| YI Zhi-an,LV Man. Intrusion Detection Method Based on Multi-class Support Vector Machines[J]. Computer Engineering, 2007, 33(15): 167-169 |
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| Authors: | YI Zhi-an LV Man |
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| Affiliation: | College of Computer and Information Technology, Daqing Petroleum Institute, Daqing 163318 |
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| Abstract: | Network intrusion detection data are made up of multi-class attacks data and normal data.The application of multi-class support vector machine(SVM) for network intrusion detection is researched.The multi-class support vector machine is designed to detect network intrusion by using one-against-one method.The designed SVM classifier is evaluated with KDD99 intrusion detection dataset,the results obtained are compared with BP neural networks.Experimental results show that classifier based on multi-class SVM is effective and efficient. |
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| Keywords: | intrusion detection statistical learning theory(SLT) multi-class SVM kernel function |
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