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提出一个基于支持向量机的自适应学习机制用于报警分类.通过报警信息分类,系统能帮助管理员识别报警信息的真伪,同时可以将系统配置为自动处理方式,对于具有高可信度的报警分类,系统可以自动丢弃作为误报的报警信息.本文中描述了的自适应学习机制原型和应用,并用实验方法进行验证.
使用基于SVM的自适应分类法提高入侵检测可信度
【摘 要】
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提出一个基于支持向量机的自适应学习机制用于报警分类.通过报警信息分类,系统能帮助管理员识别报警信息的真伪,同时可以将系统配置为自动处理方式,对于具有高可信度的报警分类,系统可以自动丢弃作为误报的报警信息.本文中描述了的自适应学习机制原型和应用,并用实验方法进行验证.
【机 构】
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华中科技大学,网络与计算中心,湖北,武汉,430074
【出 处】
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第二届中国可信计算与信息安全学术会议
【发表日期】
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2006年7期
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