基于支持向量机的异常入侵检测系统

• 作者: 刘凤玉 张宏 张琨 许满武
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 支持向量机 系统调用 网络安全
• 年，卷（期）: 2004,（18）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 43-45
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.18.017

摘要

设计并实现了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的异常入侵检测系统.在先验知识(样本)较少的条件下该系统仍具有良好的推广能力.通过实验将其与神经网络检测模型进行对比,证实采用SVM进行入侵检测的有效性.当检测性能相同时,系统的训练时间大大缩短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏	南京理工大学计算机科学与技术系	181	1427	17.0	29.0
2	刘凤玉	南京理工大学计算机科学与技术系	222	2047	22.0	31.0
3	许满武	南京大学计算机科学与技术系	48	749	13.0	26.0
4	张琨	南京理工大学计算机科学与技术系	79	780	15.0	24.0