基于SVM分类机的入侵检测系统

• 作者: 张千里 李星 陈光英
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 异常检测 支持向量机 TCP/IP 特征选择 自动分类
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 51-56
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-436X.2002.05.010

摘要

本文设计并实现了一种基于SVM分类机的入侵检测系统.它收集并计算除服务器端口之外TCP/IP的流量特征,使用SVM算法进行分类,从而识别出该连接的服务类型,通过与该连接服务器端口所表明服务类型的比较,检测出异常的TCP连接.在此基础上,本文深入探讨了TCP连接的观察时间、所取特征数目和SVM的核函数的选取对检测效果的影响.实验结果表明,本系统能够有效地检测出异常TCP连接.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李星	清华大学电子工程系	163	2416	25.0	45.0
2	张千里	清华大学电子工程系	15	249	4.0	15.0
3	陈光英	清华大学电子工程系	5	302	5.0	5.0