基于SVM的分布式入侵检测系统

• 作者: 徐慧 朱玲玲 程学云
• 来源期刊: 南通大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 支持向量 分布式入侵检测
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 50-52,66
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2340.2008.03.010

摘要

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)具有泛化性高、全局最优、对样本的充分性要求不高等优点.在集中式的入侵检测问题中得到较好应用.文章将SVM算法推广到分布式入侵检测环境中,提出基于SVM的分布式学习算法.并在KDD Cup 99数据集上与集中式方式进行了对比实验.结果表明,该算法不仅能降低网络中的通信负载,而且取得了与集中式方式相当的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程学云	南通大学计算机科学与技术学院	49	115	5.0	7.0
2	徐慧	南通大学计算机科学与技术学院	37	119	6.0	9.0
3	朱玲玲	南通大学计算机科学与技术学院	15	60	5.0	6.0