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基于数据包字节长度的线性自回归(Autoregression)和支持向量分类机(SVM)的网络流量预测建模与分析 被引量：1
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作者 王靖华 何迪 《微型电脑应用》 2005年第11期1-3,23,共4页
本文提供了两种网络流量入侵检测的方法和它们的结果对比。这两种方法分别为线性的自回归预测以及非线性的 支持向量机预测。本文将给出使用这两种方法在预测网络攻击的夺效性的详细分析。实验证明用支持向量机模型确实改进了对 于攻击... 本文提供了两种网络流量入侵检测的方法和它们的结果对比。这两种方法分别为线性的自回归预测以及非线性的 支持向量机预测。本文将给出使用这两种方法在预测网络攻击的夺效性的详细分析。实验证明用支持向量机模型确实改进了对 于攻击的识别性能，并且其误警率比 AR 模型低了很多。此外，与 SVM 相比较，AR 预测模型的计算复杂度要低。 展开更多
关键词 入侵检测技术 入侵检测系统 线性自回归模型 支持向量机模型 支持向量机分类
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