支持向量机在入侵检测中的应用

• 作者: 卢辉斌 王昱 谭龙
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 模糊C均值聚类 入侵检测
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 字数: 2796字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2008.02.017

摘要

随着计算机技术技术的发展,入侵检测系统问题更加突出和复杂,它是任何一个完整的网络安全系统中必不可缺的部分.目前现有商用的入侵检测系统所采用的检测方法大多是基于规则的,这样就造成了它们只能够对某一些特定的或己知的入侵行为取得比较好的结果.本文把模糊C均值聚类和支持向量机结合到一起,支持向量机是一种高效的模式识别方式,为了降低它的运算复杂性,用FCM把输入数据进行适当处理.提高了系统整体入侵检测的运算速度和精度.通过实验证明了该方法具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢辉斌	燕山大学信息与工程学院	84	653	13.0	22.0
5	谭龙	燕山大学信息与工程学院	1	6	1.0	1.0
6	王昱	燕山大学信息与工程学院	1	6	1.0	1.0