基于RS和WSVM的网络入侵检测算法研究

• 作者: 巫春玲 杨光 程远征
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 支持向量机 小波核函数 粗糙集
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 网络与互连技术
• 页码范围: 175-178
• 分类号: TP393
• 字数: 4839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.05.043

摘要

研究网络人侵检测问题.由于网络系统受到入侵攻击,危害网络安全.针对传统SVM检测能力有限,在高维数大规模的入侵检测样本下学习速度慢、资源消耗大的问题.为提高检测系统的精度及实时性,提出了一种将粗糙集(RS)和小波核支持向量机(WSVM)相结合的检测算法.使用粗糙集对训练样本进行属性约简及样本约简,降低样本维数及规模;用小波函数构造SVM的核函数以增强其推广能力,用约简后的样本训练WSVM,建立分类器模型,选用KDD Cup 99数据集进行仿真.结果表明,组合算法获得了较高的检测速度,降低了误报率,证明了算法的可行性,提高了入侵检测系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨光	西安邮电学院通信与信息工程学院	44	151	6.0	9.0
2	巫春玲	长安大学电子与控制工程学院	10	22	3.0	4.0
3	程远征	西安邮电学院通信与信息工程学院	5	23	3.0	4.0