10.3969/j.issn.1002-137X.2006.06.018
一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法
实现了一种粗糙集属性约简和支持向量机分类相结合的异常入侵检测方法.针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,然后采用v-SVM两分类方法处理约简和正规化后的数据.基于DARPA 1998数据源的实验表明,与采用全部属性的v-SVM两分类方法相比,该方法具有与之相当的分类精度,但有效地降低了检测时间,减少了存储空间.
异常检测、粗糙集理论、属性约简、v-SVM算法、异构值差度量(HVDM)
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60372039;国防预研基金41329080101
2006-09-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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