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基于TSVM的网络入侵检测研究

Study on Network Intrusion Detection Based on TSVM

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【作者】 徐文龙； 姚立红； 潘理； 倪佑生；

【Author】 XU Wenlong, YAO Lihong, PAN Li, NI Yousheng (School of Information Security Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240)

【机构】 上海交通大学信息安全工程学院； 上海交通大学信息安全工程学院 上海200240； 上海200240；

【摘要】 直推式支持向量机(TSVM)是一种直接从已知样本出发对特定的未知样本进行识别和分类的技术。该文提出了基于TSVM的网络入侵检测系统模型,并用实验给出了它在网络入侵检测中的性能表现,分析了它与基于传统归纳式支持向量机(ISVM)的入侵检测系统的性能对比。实验结果表明,将TSVM应用到入侵检测是切实可行的。

【Abstract】 Transductive support vector machines (TSVM) classifies the new data vector based on the information only related to this data vector. This paper proposes an anomaly network traffic detection method based on TSVM. The KDD-99 intrusion detection competition data set is used to illustrate the performances of the TSVM. The performance-comparisons of TSVM and traditional inductive SVM are presented. The results show that TSVM can be used in intrusion detection practically.

【关键词】 入侵检测； 统计学习； 直推式支持向量机；
【Key words】 Intrusion detection； Statistical learning； Transductive support vector machine；
  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2006年18期
  • 【分类号】TP393.08
  • 【被引频次】19
  • 【下载频次】208
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