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采用改进PTSVM的入侵检测研究  
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【英文篇名】 Study on intrusion detection using improved Progressive Transductive SVM
【下载频次】 ★★☆
【作者】 刘宇; 朱随江; 刘宝旭;
【英文作者】 LIU Yu 1; 2; ZHU Suijiang 1; LIU Baoxu 2 1.Graduate University; Chinese Academy of Sciences; Beijing 100049; China 2.Computing Center of Institute of High Energy Physics; China;
【作者单位】 中国科学院研究生院; 中国科学院高能物理研究所计算中心;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 05期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 网络安全; 入侵检测; 半监督学习; 渐进直推式支持向量机; 有倾向区域标注;
【英文关键词】 network security; intrusion detection; semi-supervised learning; progressive transductive Support Vector Machine(SVM); area marked tendency;
【摘要】 针对ISVM以及TSVM在基于异常的入侵检测中存在的问题,面向网络入侵数据特征改进了PTSVM算法,提出了有倾向的区域标注法,使其可以快速准确地对以无标签训练样本为主的入侵数据进行训练学习,得到接近最优解的分类超平面。实验证明基于改进PTSVM的入侵检测算法在训练和检测速度上明显高于其他算法,对于攻击样本的检测率有很大提高。
【英文摘要】 To overcome the problems of ISVM and TSVM in intrusion detection,this paper improves PTSVM for network intrusion data features and designs a method with area marked tendency.It makes the training of PTSVM more quickly and accurately,leading a split plane more close to the optimum.Experiments show that intrusion detection based on improved PTSVM has an obvious advantage in training and testing speed,and it greatly improves the detection rate of attack samples.
【基金】 国家“十一五”科技支撑计划重大项目(No.2009BAH52B06); 中科院知识创新重点方向项目(No.YYYJ-1013)
【更新日期】 2012-03-14
【分类号】 TP393.08
【正文快照】 1引言随着计算机网络技术的不断更新,网络安全问题已经逐渐成为公司关注的焦点。传统的基于规则的入侵检测由于新的攻击形式的出现造成了规则数据爆发性增长,进而严重影响了检测效率。同时规则的更新周期不断加快,加大了开发和维护人员的工作量。基于异常检测的方法随着机器学?

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