10.3321/j.issn:1002-8331.2006.18.002
基于无监督聚类支持向量机的入侵检测方法研究
提出了一种将无监督聚类和支持向量机相结合的新的入侵检测方法.算法具有无监督聚类速度快和支持向量机精度高的优点,其基本思想是通过将网络数据包和聚类中心的比较确定是否需要进一步的采用支持向量机进行分类,从而减少了通过支持向量机的数据量,达到速度与精度的统一.实验采用KDD99的测试数据,结果表明,该方法能够有效的检测网络数据中的已知和未知入侵行为.
入侵检测、数据挖掘、无监督聚类、支持向量机
42
TP393.08(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金90104005;90204011;教育部重点实验室基金
2006-11-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
4-7,57