基于粗集理论和SVM算法的入侵检测方法研究

• 作者: 吴铁峰 张东娜 彭宏
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗集 SVM算法 网络安全 入侵检测
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 157-158,170
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3852字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.08.059

摘要

提出了一种将粗集方法与SVM算法结合起来的入侵检测方法.利用粗集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少SVM训练数据,克服SVM算法因为数据量大,处理速度慢等缺点.同时,借助于SVM良好的分类性能,对粗集约简后的最小属性子集进行分类,实现入侵检测的快速性能,高检测率和抗噪声强等优点.实验结果表明,该方法优于其它同类方式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭宏	西华大学计算机科学与工程系	33	250	10.0	14.0
2	吴铁峰	西华大学计算机科学与工程系	3	24	3.0	3.0
3	张东娜	西华大学计算机科学与工程系	3	24	3.0	3.0