基于增量支持向量机的入侵检测算法

• 作者: 张燕 杜红乐
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 入侵检测 相似度
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 15-17,22
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3377字
• 语种: 中文

摘要

针对网络入侵检测无法识别新的入侵行为,利用增量学习不断完善分类器,使得分类器可以识别新的入侵行为.提出一种基于相似度的增量支持向量机算法,该算法依据新增样本与支持向量之间的相似度来选择样本(当前分类器缺少该样本的空间信息),然后加入训练集中参加下一次迭代训练.实验结果表明,该算法能够提高最终分类器的分类精度和算法的训练速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜红乐	商洛学院数学与计算机应用学院	32	111	7.0	9.0
2	张燕	商洛学院数学与计算机应用学院	33	104	6.0	8.0