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文件名称:IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac
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本论文将统计学习理论引入入侵检测领域,讨论了基于SVM方法的智能检测
策略,检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数,改进了SVM的
RBF核函数定义,使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法
来确定训练数据集规模,避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本
和重要样本提出了样本加权的思路,降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记
录的不同属性对检测结果贡献不一的事实,提出了特征选择与特征加权的方法,
进而得到一个更好的分类超平面,提高了检测的效率和精度。
策略,检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数,改进了SVM的
RBF核函数定义,使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法
来确定训练数据集规模,避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本
和重要样本提出了样本加权的思路,降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记
录的不同属性对检测结果贡献不一的事实,提出了特征选择与特征加权的方法,
进而得到一个更好的分类超平面,提高了检测的效率和精度。
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