基于SVM的数据融合方法在DIDS中的应用

摘要：

考虑到传统SVM解决传统IDS问题的困难,建立基于带概率输出信息的SVM局部信息检测和数据融合、决策分析的分布式入侵检测DIDS模型.该模型尽可能利用局部SVM分类器的优势,充分考虑了各局部SVM的性能差别.通过KDD99数据集对该模型的测试,证明该分布式入侵检测模型可以明显地降低入侵检测的漏报率,提高检测精度.

关键词：支持向量机、概率分配函数、分布式入侵检测、数据融合、检测率

所属期刊栏目：34

分类号：TP274.4(自动化技术及设备)

资助基金：广西自然科学基金桂科基0575094

在线出版日期：2008-05-14（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：154-156