【摘 要】
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针对实际网络入侵检测中经常遇到的有标定的不均衡数据集,实现了一种基于双v支持向量机的异常入侵检测方法,其基本思想是对具有不同数目的样本类别赋予不同的惩罚因子,从而使
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073
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针对实际网络入侵检测中经常遇到的有标定的不均衡数据集,实现了一种基于双v支持向量机的异常入侵检测方法,其基本思想是对具有不同数目的样本类别赋予不同的惩罚因子,从而使两种类别的分类错误率趋于平衡.基于1999 KDD不均衡数据集的实验表明,该算法与常规的两分类SVM算法相比,在保持低的误警率的同时,显著提高了对攻击记录的检测率,但对正常样本的检测率略有降低,因此适用于对攻击记录检测更敏感的场合.
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