基于支持向量机的异常入侵检测系统

被引：7

作者：

张琨

许满武

刘凤玉

张宏

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术系,南京大学计算机科学与技术系,南京理工大学计算机科学与技术系,南京理工大学计算机科学与技术系南京,南京,南京,南京

来源：

关键词：

入侵检测系统; 支持向量机; 系统调用; 网络安全;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

设计并实现了一种基于支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的异常入侵检测系统。在先验知识(样本)较少的条件下该系统仍具有良好的推广能力。通过实验将其与神经网络检测模型进行对比,证实采用SVM进行入侵检测的有效性。当检测性能相同时,系统的训练时间大大缩短。

引用

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