支持向量机在网络异常入侵检测中的应用

• 作者: 严悍 刘凤玉 张琨 曹宏鑫
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络入侵检测 异常检测 支持向量机 统计学习理论
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 98-100
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.05.034

摘要

将支持向量机应用于网络入侵检测,提出一种基于支持向量机的网络异常入侵检测模型.实验证明,提出的入侵检测模型具有较高的检测率,对未知攻击的检测精度也很高,说明采用支持向量机技术进行入侵检测的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘凤玉	南京理工大学计算机科学与技术系	222	2047	22.0	31.0
2	严悍	南京理工大学计算机科学与技术系	39	427	9.0	20.0
3	张琨	南京理工大学计算机科学与技术系	79	780	15.0	24.0
4	曹宏鑫	南京理工大学计算机科学与技术系	4	29	3.0	4.0