基于改进的SVM方法的异常检测研究

• 作者: 刘成 张辉
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 非参数检验 SVM分类 样本不均衡 判别分析
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TP309|TP274
• 字数: 4313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2016.00092

摘要

利用非参数检验的方法提取出对分类结果影响显著的特征变量，提出一种改进的SVM多分类方法（D-SVM），其融合了判别分析，可以解决样本不均衡导致的分类不准确和误报率高的问题。将多分类问题处理成一个个二分类问题，D-SVM既可以保持SVM较好的分类准确性，同时又可以不受样本不均衡的影响，具有较低的误报率。将 D-SVM 应用到 KDD99数据集，结果表明，该方法具有较高的分类准确性和较低的误报率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘成		5	5	2.0	2.0