SVMENCL:一种入侵检测的新方法

• 作者: 周波 谷雨 赵佳枢
• 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 负相关学习 集成 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 247-251
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2007.03.018

摘要

在入侵检测中使用单个的支持向量机容易因"单点失效"而危害系统安全.提出一种基于支持向量机集成的方法来进行入侵检测.它采用负相关学习技术,在误差项中使用相关性惩罚因子使得生成的分类器有更好的多样性和精度;算法采用进化策略来自动地确定个体支持向量机的超参数,避免了需要了解问题的先验知识;最后,采用集成技术来组合个体支持向量机的检测结果.仿真实验表明这一方法有更好的检测性能,并且这种分布式并行检测方法有利于增加入侵检测系统的鲁棒性.

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	云南民族大学教育学院	25	133	5.0	10.0
5	赵佳枢	西安交通大学电子信息工程学院	3	14	2.0	3.0
6	周波		1	0	0.0	0.0