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摘要:
随着网络的快速普及和发展,网络安全问题日益突出,如何保障网络安全已经成为一个国际化问题。在众多方法中,入侵检测技术是解决这一问题的有效手段。文中将支持向量机方法运用在入侵检测中。首先,介绍了基于 SVM 的入侵检测技术研究现状;然后,将网格搜索算法应用在 SVM 参数寻优中;最后,通过实验,将 PSO 算法、GA 算法、网格搜索算法对 SVM 参数优化的结果进行比较。实验结果表明,使用网格搜索法对 SVM 参数进行优化,具有最好的泛化精度,并且在此基础上,对数据集进行归一化处理,将大幅度减少构建分类器的迭代次数,从而减少预测时间。因此,可以认为基于网格搜索的支持向量机能够很好地实现入侵检测。
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文献信息
篇名 基于网格搜索的 SVM 在入侵检测中的应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 入侵检测 网络安全 支持向量机 网格搜索
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 安 全 与 防 范
研究方向 页码范围 97-100
页数 4页 分类号 TP39
字数 3405字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.01.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张公让 合肥工业大学管理学院 20 150 8.0 11.0
2 万飞 合肥工业大学管理学院 1 25 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
网络安全
支持向量机
网格搜索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
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40
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