基于增量式SVM的入侵检测研究

• 作者: 谷雨
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 增量学习 支持向量机 存活因子
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 249-251
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2866字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2005.03.016

摘要

现实中入侵行为是层出不穷的,因此入侵检测系统必须能对新的入侵行为进行学习.提出基于存活因子的增量学习支持向量机(SVM)训练算法,通过边界样本集和准边界样本集对已知的入侵知识进行表示,能有效地对新入侵进行增量式学习.并且,采用了带存活因子的增量学习方式,可以有效地抑制算法的"震荡效应",提高SVM算法进行入侵检测学习的自适应性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷雨	云南民族大学教育技术学院	25	133	5.0	10.0