| 采用FA和SVDFRM的SVM入侵检测分类模型 |
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| 引用本文： | 杨宏宇,李春林.采用FA和SVDFRM的SVM入侵检测分类模型[J].电子科技大学学报(社会科学版),2009(2). |
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| 作者姓名： | 杨宏宇 李春林 |
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| 作者单位： | 中国民航大学计算机科学与技术学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60776807);;国家863计划重点课题(2006AA12A106) |
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| 摘 要： | 提出了一种新型网络入侵检测分类模型,设计了一个基于支持向量机(SVM)的分类器。采用因子分析法(FA)将行为样本的众多相关网络特征融合成精简的综合特征,实现了对网络监测数据的降维。利用支持向量决策函数排序法(SVDFRM),通过支持决策向量函数得到网络行为的特征贡献率并提取网络行为的重要特征。KDD99数据集测试实验结果表明,提出的分类模型降维效果显著,具有较好的实时性和较高的检测率。
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| 关 键 词： | 分类 因子分析法 网络入侵监测 支持向量决策函数排序法 支持向量机 |
SVM Intrusion Detection Classification Model with FA and SVDFRM |
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| YANG Hong-yu , LI Chun-lin.SVM Intrusion Detection Classification Model with FA and SVDFRM[J].Journal of University of Electronic Science and Technology of China(Social Sciences Edition),2009(2). |
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| Authors: | YANG Hong-yu LI Chun-lin |
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| Institution: | School of Computer Science;Civil Aviation University of China Dongli Tianjin 300300 |
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| Abstract: | A new network intrusion detection classification model is presented and a support vector machine(SVM)based classifier is given. A factor analysis (FA) algorithm is utilized to fuse numerous related network behaviors features into concise integrated features so as to reduce network data dimensions. A support vector decision function ranking method (SVDFRM) is used to calculate the contribution of network behaviors features, and then important network behaviors features are extracted. The experimental result... |
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| Keywords: | classification factor analysis intrusion detection support vector decision function ranking method support vector machine |
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