基于粗糙集属性约简的SVM异常入侵检测方法

• 作者: 唐忠 曹俊月
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 粗糙集 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 通信保密
• 页码范围: 261-263
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2009.02.090

摘要

文章提出了基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法.为验证该方法的有效性,对实验数据集KDD99分别用粗糙集属性约简的支持向量分类方法和传统的支持向量分类方法进行实验仿真,并把两者的实验结果进行对比.实验证明,基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法在检测精度相当的情况下,有效的降低了检测时间并减少了存储空间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐忠	广西医科大学信息中心	70	176	7.0	10.0
2	曹俊月		1	9	1.0	1.0