基于特征选择和支持向量机的托攻击检测方法

• 作者: 吕成戍
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 托攻击检测 特征选择 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 270-272,277
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.05.066

摘要

为了提高支持向量机的托攻击检测效果,提出一种不同于单一算法的基于特征选择和支持向量机的托攻击检测方法.首先定义特征的样本差异性度量,并由此推导出特征的类别可分性度量作为特征选择准则,然后用支持向量机评估所选特征子集的有效性,在不损失样本信息的前提下,通过递归反向特征剔除算法实现检测特征的自动优选,最后利用支持向量机来检测攻击用户概貌. 在标杆数据集上与文献中的经典方法进行实验比较和分析,结果显示该方法可以有效地提取最具检测能力的特征子集,同时能获得更好的检测效果,证明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕成戍	东北财经大学管理科学与工程学院	24	112	6.0	10.0