一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法

• 作者: 王清 肖云 郑庆华 韩崇昭
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 入侵检测 支持向量机 核函数 异构数据距离
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 页码范围: 562-565
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2005.06.003

摘要

构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数,可直接应用于异构的网络数据,并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF),从而减少了支持向量的个数,降低了运算量.采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测,检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据.结果表明:与Ambwani方法比较,其检测精度提高了约3%,支持向量个数减少了268个,检测时间缩短了5 min;与Lee方法比较,其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73%、19%和3%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭	西安交通大学电子与信息工程学院	349	5634	35.0	59.0
2	郑庆华	西安交通大学电子与信息工程学院	118	1659	22.0	36.0
3	王清	西安交通大学电子与信息工程学院	5	43	3.0	5.0
4	肖云	西安交通大学电子与信息工程学院	5	72	4.0	5.0