基于SVM和粗糙集理论的用户概貌攻击检测方法

• 作者: 张付志 王波
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤 用户概貌攻击 攻击检测 SVM 粗糙集理论
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 108-113
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6675字
• 语种: 中文

摘要

针对现有用户概貌攻击检测算法存在准确率不高的问题,提出一种基于SVM和粗糙集理论的用户概貌攻击检测方法.首先,基于项目类别提出一种特征提取方法;然后,结合所提特征与已有特征分别联合填充规模后通过SVM进行二分类检测,再把各个特征检测结果合并构成信息表;最后,利用粗糙集理论生成的决策规则对信息表进行决策,得到最终的检测结果.实验结果表明,本文提出的方法有效提高了攻击检测的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张付志	燕山大学信息科学与工程学院	54	475	12.0	19.0
2	王波		1	4	1.0	1.0