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支持向量机在网络异常入侵检测中的应用

Application of Support Vector Machines on Network Abnormal Intrusion Detection

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【作者】 张琨曹宏鑫严悍刘凤玉

【Author】 ZHANG Kun,CAO Hong-xin,YAN Han,LIU Feng-yu(Dept.of Computer Science & Technology,Nanjing University of Science & Technology,Nanjing Jiangsu 210094,China)

【机构】 南京理工大学计算机科学与技术系南京理工大学计算机科学与技术系 江苏南京210094江苏南京210094

【摘要】 将支持向量机应用于网络入侵检测,提出一种基于支持向量机的网络异常入侵检测模型。实验证明,提出的入侵检测模型具有较高的检测率,对未知攻击的检测精度也很高,说明采用支持向量机技术进行入侵检测的有效性。

【Abstract】 Apply SVM technique to network intrusion detection,and propose a network abnormal intrusion detection model based on SVM.The experimental results demonstrate that the proposed model has higher detection accuracy of intrusions,especially for some unknown attacks.It proves that SVM can effectively detect intrusion.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(60273035);南京理工大学科研发展基金资助项目(96126)
  • 【文献出处】 计算机应用研究 ,Application Research of Computers , 编辑部邮箱 ,2006年05期
  • 【分类号】TP393.08
  • 【被引频次】17
  • 【下载频次】284
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