基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统的研究

• 作者: 翟菁 赵曼
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: IDS SVM 主动学习 数据融合
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与网络安全
• 页码范围: 100-103
• 分类号: TP393
• 字数: 3659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2010.04.029

摘要

入侵检测技术是继"防火墙"、"数据加密"等传统安全保护措施后的新一代安全保障技术.随着病毒木马越来越猖獗、越来巧妙,人们迫切需要一个既能节约资源方便操作又能保障系统安全性能的入侵检测系统.文章给出了一种与传统入侵检测系统不同的基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统.在文章中,首先提出了传统入侵检测系统存在的问题和一种新型入侵检测系统的需要,然后回顾了IDS、SVM、主动学习及数据融合的相关背景知识,最后给出新型入侵检测系统的模型及改进的算法实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵曼	中国地质大学计算机学院	3	7	2.0	2.0
2	翟菁	中国地质大学计算机学院	1	4	1.0	1.0