基于支持向量数据描述的报警融合方法

• 作者: 尹传环 曹薇薇 牟少敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量数据描述 模拟退火 报警融合 检测率 漏报率
• 年，卷（期）: 2015,（19）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 125-128,137
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1309-0538

摘要

报警融合是入侵检测系统中很重要的一个环节，然而不同的攻击类型具有不同的数据特点，统一的无差别的处理方法势必会存在缺陷。提出了采用基于支持向量数据描述的报警融合算法，并且结合模拟退火的思想，根据不同的攻击类型，选择适合它的属性和核参数，剔除冗余特征，避免样本不均衡产生的影响，通过局部检测、数据融合以及最终的决策分析，提高了报警的检测率，降低了漏报率。通过KDD99数据集对提出的方法进行了验证。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牟少敏	山东农业大学信息科学与工程学院	44	376	11.0	18.0
2	尹传环	北京交通大学计算机与信息技术学院	14	117	7.0	10.0
3	曹薇薇	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	1	1.0	1.0