基于支持向量机的网络入侵异常检测

• 作者: 张晨 王晓东
• 来源期刊: 重庆工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 支持向量机 网络入侵 异常检测
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 119-121
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 1926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2007.12.029

摘要

针对入侵检测系统(IDS)这门新兴的安全技术,提出了一种基于支持向量机的网络入侵异常检测模型,以支持向量机(SVM)的二类分类能力对网络入侵进行异常检测,实验结果与ANN方法结果相比较证明:该方法具有较高的准确性,而且可以大大缩短训练与检测时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓东	昆明理工大学信息工程与自动化学院	63	256	10.0	13.0
2	张晨	昆明理工大学信息工程与自动化学院	8	27	3.0	5.0