采用改进PTSVM的入侵检测研究

• 作者: 刘宇 刘宝旭 朱随江
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 入侵检测 半监督学习 渐进直推式支持向量机 有倾向区域标注
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 1-3,74
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5464字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.05.001

摘要

针对ISVM以及TSVM在基于异常的入侵检测中存在的问题,面向网络入侵数据特征改进了PTSVM算法,提出了有倾向的区域标注法,使其可以快速准确地对以无标签训练样本为主的入侵数据进行训练学习,得到接近最优解的分类超平面.实验证明基于改进PTSVM的入侵检测算法在训练和检测速度上明显高于其他算法,对于攻击样本的检测率有很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宇		202	1899	22.0	36.0
5	刘宝旭	中国科学院高能物理研究所计算中心	87	1447	19.0	35.0
6	朱随江		6	37	4.0	6.0