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期刊文章详细信息

基于粗糙集属性约简的SVM异常入侵检测方法    

Anomaly Intrusion Detection Technique of Support Vector Machine Based on Rough Set Attribution Reduction

  

文献类型:期刊文章

作  者:唐忠[1] 曹俊月[2]

机构地区:[1]广西医科大学信息中心,广西南宁530021 [2]杭州华三通信技术有限公司,广西南宁530021

出  处:《通信技术》

年  份:2009

卷  号:42

期  号:2

起止页码:261-263

语  种:中文

收录情况:普通刊

摘  要:文章提出了基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法。为验证该方法的有效性,对实验数据集KDD99分别用粗糙集属性约简的支持向量分类方法和传统的支持向量分类方法进行实验仿真,并把两者的实验结果进行对比。实验证明,基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法在检测精度相当的情况下,有效的降低了检测时间并减少了存储空间。

关 键 词:异常检测 粗糙集 支持向量机

分 类 号:TP393.08]

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同被引文献:

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