一种改进的SVM多类分类算法在入侵检测中的应用

• 作者: 唐万梅 李太白
• 来源期刊: 重庆师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 球结构 二叉树 入侵检测
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与应用研究
• 页码范围: 63-66
• 分类号: TP391
• 字数: 3086字
• 语种: 中文

摘要

入侵检测作为网络安全的关键技术,成为了当前网络安全研究的热点,入侵检测算法的准确率和推广性能是研究的重点.基于二叉树的思想和超球支持向量机的特点,本文提出了一种改进的SVM多类分类入侵检测算法.本文通过引入相似度函数作为权值,选取相似性最小的两类样本构造两类分类器,采用自下而上的方法构造多个两类超球SVM分类器,并将该多类分类算法应用于入侵检测中.利用KDD CUP 1999入侵检测数据进行了仿真实验,实验结果表明,该算法能有效提高检测准确率、推广性能也得到较好改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐万梅	重庆师范大学计算机与信息科学学院	42	424	9.0	20.0
2	李太白	重庆师范大学计算机与信息科学学院	3	26	2.0	3.0