基于改进的层叠SVM模型的入侵检测技术

• 作者: 叶苗 王勇 麦范金
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 入侵检测 支持向量机 层叠模型 二次规划问题
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 78-79,19
• 页数: 3页
• 分类号: TP274.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.03.030

摘要

需要长时间的对大规模数据进行训练,是将支持向量机运用到入侵检测的异常检测中的主要困难之一.本文对此改进了一种层叠的分布式训练处理SVM模型,通过在KDD 99标准数据集上的实验证明,可以很好地改善支持向量机训练的时间效率问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	桂林电子科技大学网络中心	178	1032	16.0	23.0
2	麦范金	桂林工学院网络中心	37	215	8.0	13.0