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小波核支持向量机的网络入侵检测

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Network Intrusion Detection Based on Wavelet Kernel Support Vector Machine
作者:
旷海兰;刘新华;魏书堤;罗可
作者机构:
衡阳师范学院计算机系,湖南,衡阳,421008
武汉理工大学信息工程学院,武汉,430070
长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙,410076
语种:
中文
关键词:
小波核函数;支持向量机;入侵检测
期刊:
计算机工程与应用
ISSN:
1002-8331
年:
2006
卷:
42
期:
17
页码:
143-145
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(编号:10471036) 湖南省教育厅青年科研基金资助项目(编号:058055)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
将小渡理论和统计学习运用到网络入侵检测中,使用小波核支持向量机(WSVM)对网络连接信息进行攻击检测和异常发现。仿真试验结果表明,与RBF核相比,小波核支持向量机在泛化能力和检测能力方面都有所提高。
摘要(英文):
Wavelet theory and statistical learning are combined to apply in network intrusion detection field.Through the analysis of current intrusion detection /nethods and characteristic of wavelet support vector machine (WSVM),this paper tries to apply WSVM as classifying means to deal with network connecting data.The results indicate that the classifying performance of wavelet kernel support vector machine shows better than RB...

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