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设计并实现了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的异常入侵检测系统.在先验知识(样本)较少的条件下该系统仍具有良好的推广能力.通过实验将其与神经网络检测模型进行对比,证实采用SVM进行入侵检测的有效性.当检测性能相同时,系统的训练时间大大缩短.
基于支持向量机的异常入侵检测系统
【摘 要】
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设计并实现了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的异常入侵检测系统.在先验知识(样本)较少的条件下该系统仍具有良好的推广能力.通过实验将其与神经网络检测
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术系,南京大学计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年18期
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