原文服务方: 科技与创新       
摘要:
入侵检测系统在最大化计算机安全性的同时,着手减小其代价也是关键点之一.标准的分类器设计一般基于精度,在入侵检测等实际应用问题中,不同的类别对应的错分代价也不同,在此类问题中直接使用标准分类方法就无法取得良好的分类和预测效果.代价敏感算法通过改变代价矩阵,可使高代价样本的错分率得到有效的控制,并尽量减少总体错分代价.本文时代价敏感支持向量机在入侵检测中的应用进行了研究,并用KDDCUP99标准数据集对文中算法进行了测试评估.
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文献信息
篇名 代价敏感支持向量机在入侵检测中的应用
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 代价敏感 支持向量机 入侵检测
年,卷(期) 2008,(36) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 62-63
页数 2页 分类号 TP392
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.36.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蔡之华 中国地质大学计算机学院 78 1452 22.0 35.0
2 龙瑛 中国地质大学计算机学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
代价敏感
支持向量机
入侵检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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202805
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