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本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測(cè)方法，這種方法先對(duì)樣本集求其MEB 問題，
MEB 問題的解就是決定分類超平面的支持矢量，然后再根據(jù)支持矢量的分布對(duì)網(wǎng)絡(luò)的入侵行為進(jìn)行分類。通過用KDD99 數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，證明了這種方法的有效性和可行性。
入侵檢測(cè)就是識(shí)別那些非授權(quán)使用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的個(gè)體和雖有授權(quán)但濫用其權(quán)限的用戶。
目前，入侵檢測(cè)的研究采用的方法主要有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[1]，數(shù)據(jù)融合法[2]，基于人工免疫原理的檢測(cè)方法[3]和基于支持矢量機(jī)(SVM)的檢測(cè)方法[4]。本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測(cè)方法，這種方法引入了核心集的概念，通過MEB 算法，把SVM 算法中求解支持矢量的問題轉(zhuǎn)化為求解樣本集的MEB 問題，極大地節(jié)約了支持矢量的求解時(shí)間。應(yīng)用CVM 算法進(jìn)行入侵檢測(cè)可以達(dá)到與SVM 算法相當(dāng)?shù)臋z測(cè)率，但卻可以大大地節(jié)約訓(xùn)練時(shí)間。
MEB 問題的解就是決定分類超平面的支持矢量，然后再根據(jù)支持矢量的分布對(duì)網(wǎng)絡(luò)的入侵行為進(jìn)行分類。通過用KDD99 數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，證明了這種方法的有效性和可行性。
入侵檢測(cè)就是識(shí)別那些非授權(quán)使用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的個(gè)體和雖有授權(quán)但濫用其權(quán)限的用戶。
目前，入侵檢測(cè)的研究采用的方法主要有：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[1]，數(shù)據(jù)融合法[2]，基于人工免疫原理的檢測(cè)方法[3]和基于支持矢量機(jī)(SVM)的檢測(cè)方法[4]。本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測(cè)方法，這種方法引入了核心集的概念，通過MEB 算法，把SVM 算法中求解支持矢量的問題轉(zhuǎn)化為求解樣本集的MEB 問題，極大地節(jié)約了支持矢量的求解時(shí)間。應(yīng)用CVM 算法進(jìn)行入侵檢測(cè)可以達(dá)到與SVM 算法相當(dāng)?shù)臋z測(cè)率，但卻可以大大地節(jié)約訓(xùn)練時(shí)間。
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