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采用改进PTSVM的入侵检测研究
被引量:
10
1
作者
刘宇
朱随江
刘宝旭
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期1-3,74,共4页
针对ISVM以及TSVM在基于异常的入侵检测中存在的问题,面向网络入侵数据特征改进了PTSVM算法,提出了有倾向的区域标注法,使其可以快速准确地对以无标签训练样本为主的入侵数据进行训练学习,得到接近最优解的分类超平面。实验证明基于改进...
针对ISVM以及TSVM在基于异常的入侵检测中存在的问题,面向网络入侵数据特征改进了PTSVM算法,提出了有倾向的区域标注法,使其可以快速准确地对以无标签训练样本为主的入侵数据进行训练学习,得到接近最优解的分类超平面。实验证明基于改进PTSVM的入侵检测算法在训练和检测速度上明显高于其他算法,对于攻击样本的检测率有很大提高。
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关键词
网络安全
入侵检测
半监督学习
渐进直推式支持向量机
有倾向区域标注
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职称材料
题名
采用改进PTSVM的入侵检测研究
被引量:
10
1
作者
刘宇
朱随江
刘宝旭
机构
中国科学院研究生院
中国科学院高能物理研究所计算中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第5期1-3,74,共4页
基金
国家"十一五"科技支撑计划重大项目(No.2009BAH52B06)
中科院知识创新重点方向项目(No.YYYJ-1013)
文摘
针对ISVM以及TSVM在基于异常的入侵检测中存在的问题,面向网络入侵数据特征改进了PTSVM算法,提出了有倾向的区域标注法,使其可以快速准确地对以无标签训练样本为主的入侵数据进行训练学习,得到接近最优解的分类超平面。实验证明基于改进PTSVM的入侵检测算法在训练和检测速度上明显高于其他算法,对于攻击样本的检测率有很大提高。
关键词
网络安全
入侵检测
半监督学习
渐进直推式支持向量机
有倾向区域标注
Keywords
network
security
intrusion
detection
semi-supervised
learning
progressive
transductive
Support
Vector
Machine(SVM)
area
marked
tendency
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用改进PTSVM的入侵检测研究
刘宇
朱随江
刘宝旭
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
10
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