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基于参数优化SVM融合的网络异常检测
被引量:
5
1
作者
陈烨
刘渊
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期39-43,共5页
网络异常检测技术是入侵检测系统中不可或缺的部分。然而目前的入侵检测系统普遍存在检测率不高,误报率过高等问题,从而难以在实际的企业中大规模采用。针对之前的检测技术检测效果不佳的问题,提出基于SVM回归和改进D-S证据理论的入侵...
网络异常检测技术是入侵检测系统中不可或缺的部分。然而目前的入侵检测系统普遍存在检测率不高,误报率过高等问题,从而难以在实际的企业中大规模采用。针对之前的检测技术检测效果不佳的问题,提出基于SVM回归和改进D-S证据理论的入侵检测方法。该方法是将支持向量机回归的分类融合应用到网络异常行为分析中,在SVM参数选择时采用交叉验证和深度优先搜索算法进行优化选择,并通过融合证据理论,建立网络异常检测模型。通过仿真实验表明,该模型能够有效地提高入侵检测性能,缩短检测时间。
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关键词
异常行为分析
支持向量机
回归
参数优化
交叉验证
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职称材料
题名
基于参数优化SVM融合的网络异常检测
被引量:
5
1
作者
陈烨
刘渊
机构
江南大学数媒学院江苏无锡
江苏
省信息融合软件工程技术研发中心
江苏
江阴
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期39-43,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61103223)
江苏省自然科学基金重点研究专项项目(BK2011003)
江苏省信息融合软件工程技术研究开发中心开放基金项目(SR-2011-05)
文摘
网络异常检测技术是入侵检测系统中不可或缺的部分。然而目前的入侵检测系统普遍存在检测率不高,误报率过高等问题,从而难以在实际的企业中大规模采用。针对之前的检测技术检测效果不佳的问题,提出基于SVM回归和改进D-S证据理论的入侵检测方法。该方法是将支持向量机回归的分类融合应用到网络异常行为分析中,在SVM参数选择时采用交叉验证和深度优先搜索算法进行优化选择,并通过融合证据理论,建立网络异常检测模型。通过仿真实验表明,该模型能够有效地提高入侵检测性能,缩短检测时间。
关键词
异常行为分析
支持向量机
回归
参数优化
交叉验证
Keywords
Abnormal behaviour analysis Support vector machine Regression Parameters optimisation Cross-validation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于参数优化SVM融合的网络异常检测
陈烨
刘渊
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
5
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