基于改进SVM方法的入侵检测

摘要：

在入侵检测应用中,SVM能够在小样本条件下保持良好的检测状态.该文提出了一种改进的SVM方法,其在特定概率指导下删减训练集中的非有效样本,取得了更优的分类效果,改善了传统SVM训练和分类中存在的高资源占用和时耗过高的状况.对DARPA数据的检测实验表明,该方法在入侵检测上有较好的表现.

关键词：入侵检测、支持向量机、缩减训练集

所属期刊栏目：33

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：151-153