基于FSVM与多类逻辑回归的两级入侵检测模型

• 作者: 苏菲 金志刚
• 来源期刊: 南开大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 多类分类 模糊支持向量机 逻辑回归
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

针对多类分类训练样本少、多类样本分布不均导致的入侵检测分类模型准确率低的问题,提出采用模糊支持向量机与多类逻辑回归相结合的2级入侵检测模型.模糊支持向量机(FSVM)1级检测模型将数据分为正常型和攻击型,多类逻辑回归(MLR)2级检测模型给出攻击型数据的具体类别.在模型设计中,给出了隶属度函数的计算方式,数据离散化、标准化和归一化的计算过程,以及MLR模型流程分析.实验证明,MLR模型比多种分类器分类准确率高,且耗时较短.FSVM-MLR 2级模型比MLR 1级模型准确率高.