文献类型：期刊文章

作　　者：刘晔[1] 王泽兵[1] 冯雁[1] 古红英[1]

机构地区：[1]浙江大学计算机软件研究所,杭州310027

出　　处：《计算机工程》

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(601110)

年　　份：2006

卷　　号：32

期　　号：4

起止页码：179-180

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006139784473)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一个基于增量学习支持向量机的DoS入侵检测方法,其基本思想是将训练样本库分割成几个互不相交的训练子库,按批次对各个训练子库样本进行训练,每次训练中只保留支持向量,去除非支持向量。与传统的基于支持向量机的入侵检测方法对比的试验表明,该方法在不影响检测性能的同时明显减少了训练时间。

关 键 词：入侵检测 拒绝服务 增量学习  支持向量机

分 类 号：TP309]