基于增量支持向量机的入侵检测算法

摘要：

针对网络入侵检测无法识别新的入侵行为,利用增量学习不断完善分类器,使得分类器可以识别新的入侵行为.提出一种基于相似度的增量支持向量机算法,该算法依据新增样本与支持向量之间的相似度来选择样本(当前分类器缺少该样本的空间信息),然后加入训练集中参加下一次迭代训练.实验结果表明,该算法能够提高最终分类器的分类精度和算法的训练速度.

关键词：支持向量机、入侵检测、相似度

所属期刊栏目：33

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划资助2015JM6347;陕西省教育厅科技计划项目15JK1218;商洛学院科学与技术研究项目15sky010

在线出版日期：2017-09-18（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：15-17,22