基于加权支持向量的函数 向量加权平均
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2022年5月1日发
(作者:爱情抗体韩文版)计算机研究与发展
Journalof
Computer
Researchand
Development
ISSN1000.1239/CN11.1777,TP
43(Suppl.):474~479怎么制作自己的网页。2006
基于加权支持向量机的入侵检测系统
何宁1’2卢昱1王磊2
1(装备指挥技术学院北京101416)
2(中国人民解放军63999部队北京100094)
(henin91980@126。eom)
AnIntrusionDetection
SystemBased
He
Nin91网络事件炒作,一,LuYul,and
onWeightedSupport
VectorMachine
WangLei2,
1(Institute
ofEquipment
andCommand
Technology经典广告口号,13eijing
101416)
2(No.63999
Unit,ChinesePeople’s
LiberationArmy,Beijing
100094)
AbstractThe
generalizingability
ofcurrentIDS(intrusiondetectionsystem)is
vector
poor
when
given
less
prioriknowledge.In
proposedto
this
paper站长经验,aweightedsupport
machinebasedintrusiondetection
system
is
solvethe
problem
ofthe
importance
differencefor
everytraining
sample.The
dual
quadratic
weightedsupportvectoroptimization
ofmachines
on
andits
sequential
minimaloptimization(SMO)
algorithms
were
given
indetail.The
experiments
the
IDS,wherethe
importance
of
each
trainingsample
testischaracterized
by
the
geometrical
distancefromthe
support
vector
sample,show
that
utilizing
the
proposedweighted
improved
andintrusiondetectiontimeismachinesin
IDS竞价推广开户,the
measurement
accuracy
is
shortened
when
the
samplesizeissmall(1ess
priori
Key
wordsintrusion
detection;supportvector
knowledge).
machines;weightingfactor;dualquadraticoptimization;
networksecurity;machinelearning
摘要目前的入侵检测系统存在先验知识较少的情况下推广能力差的问题,针对各样本重要性的差
异品牌推广策略,提出了加权支持向量机方法并给出了对偶更优化问题的描述及其SMO训练算法.在入侵检测实验
中,训练样本的重要性通过测试样本与该样本的空间距离来表征.实验表明,基于加权支持向量机的入
侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下不但提高了入侵检测的精度,而且缩短了入侵检测时间.
关键词入侵检测;支持向量机;加权因子;对偶优化;网络安全;机器学习
中图法分类号TP393
随着网络安全风险系数不断提高,曾经作为最
主要的安全防范手段的防火墙,已经不能满足人们
对网络安全的需求.作为对防火墙及其有益的补
充,入侵检测系统(intrusiondetection
system百度总,IDS)
体系研究的核心内容已引起了国内外学者的广泛关
注.入侵检测系统通过检查有关的审计数据福州做网站的公司,例如
系统日志或网络数据网络营销网络推广,以判断系统中是否有违背安
全策略或计算机系统安全行为.
入侵检测可以看做是一个分类问题怀化网络推广,也就是对
给定的审计数据进行分类:在文献[1]中Forrest等
人把入侵检测看做是区分“自我”(也就是“正常”)和
“非自我”(也就是“异常”)的过程四川seo,提出基于免疫模
能够帮助网络系统快速发现攻击的发生,它扩展了
系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、
进攻识别和响应)乐云seo,提高了信息安全基础结构的完整
性.入侵检测(intrusiondetection)是网络安全防御
收稿日期:2006—07—07
基金项目:“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2005AAl49010)
万方数据
姜力琳-钟纯妍
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