使用粗糙集和支持向量机检测入侵

摘要：

提出了基于粗糙集理论和支持向量机(SVM)的入侵检测方法,利用粗糙集约简算法对样本集进行特征约简,删除对入侵检测结果影响不大的冗余特征,从而有效地降低了样本集的维数,解决了SVM训练时间长,样本集占用的存储空间过大的问题.实验证明,该方法能在不影响SVM检测精度的情况下,缩短SVM的训练和检测时间,有效地提高SVM的检测效率.

关键词：模式识别、入侵检测、粗糙集、支持向量机

所属期刊栏目：29

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60403032;湖南省教育厅青年基金03B009;湖南省自然科学基金06JJ20075

在线出版日期：2008-05-26（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：627-630