入侵检测的1类支持向量机模型

• 作者: 李昆仑 田盛丰 赵俊忠 黄厚宽
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息安全 入侵检测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 安全信息工程
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4328字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3033.2003.06.020

摘要

计算机网络尤其是互联网的迅速发展与普及,使得信息安全已经成为一个全球瞩目的重要研究课题.随着攻击技术的不断进步与更新,迫切需要一种有效的入侵检测技术来保护信息系统的安全.由于几乎所有的攻击与滥用都被记录在系统的网络数据中,因而可以基于计算机系统的网络数据构造入侵检测系统.在对网络数据进行深刻的分析和研究的基础上,提出了入侵检测的1类支持向量机模型.第一,构造适于异常点检测的1类支持向量机模型;第二利用抽象化的网络数据对该模型进行训练以确定其中各个参数的值.实验表明,该方法是行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵俊忠	北方交通大学计算机与信息技术学院	5	38	3.0	5.0
2	田盛丰	北方交通大学计算机与信息技术学院	24	945	13.0	24.0
3	李昆仑	北方交通大学计算机与信息技术学院	32	624	13.0	24.0
5	黄厚宽	北方交通大学计算机与信息技术学院	45	1100	17.0	32.0