多类支持向量域分类器及其在入侵检测中的应用

• 作者: 刘永芬 郭躬德 陈美霞
• 来源期刊: 福建师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 支持向量机 多类支持向量域分类器
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 31-35
• 分类号: TP181
• 字数: 3482字
• 语种: 中文

摘要

在对网络连接数据进行分析和研究的基础上,针对传统多类支持向量机分类法分类精度较低的现象,提出了一种新的MSVDC的入侵检测方法,将SVDC在两类问题的应用推广到多类问题中.在KDDCUP1999数据集上的实验结果表明,其相对于传统的多类支持向量机方法,在保证较低的误报率的情况下,有较高的分类精度和较好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭躬德	福建师范大学数学与计算机科学学院福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室	74	600	12.0	22.0
2	陈美霞	福建师范大学数学与计算机科学学院福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室	2	2	1.0	1.0
3	刘永芬	福建师范大学数学与计算机科学学院福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室	3	3	1.0	1.0