支持向量机在入侵检测系统中的应用

摘要：

目前的入侵检测系统(IDS)存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.简述了IDS的基本原理,从本质上讲,入侵检测实际上是一个分类问题,就是通过检测把正常数据和异常数据分开.给出了入侵检测模型,论述了支持向量机(SVM)是在小样本学习的基础上发展起来的分类器设计方法,专门用于小样本数据,而且对数据维数不敏感.提出了基于SVM的通用入侵检测系统模型,它主要由审计数据预处理器、支持向量机分类器和决策系统3部分组成.说明了SVM系统模型的可行性、模型、工作过程、实现4方面的内容.

关键词：支持向量机、入侵检测系统、网络安全、统计学理论

所属期刊栏目：25

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金10371097;云南省重点实验室基金

在线出版日期：2005-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：59-62