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本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測方法，這種方法先對樣本集求其MEB 問題，
MEB 問題的解就是決定分類超平面的支持矢量，然后再根據(jù)支持矢量的分布對網(wǎng)絡的入侵行為進行分類。通過用KDD99 數(shù)據(jù)的驗證，證明了這種方法的有效性和可行性。
入侵檢測就是識別那些非授權使用計算機系統(tǒng)的個體和雖有授權但濫用其權限的用戶。
目前，入侵檢測的研究采用的方法主要有：神經(jīng)網(wǎng)絡法[1]，數(shù)據(jù)融合法[2]，基于人工免疫原理的檢測方法[3]和基于支持矢量機(SVM)的檢測方法[4]。本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測方法，這種方法引入了核心集的概念，通過MEB 算法，把SVM 算法中求解支持矢量的問題轉(zhuǎn)化為求解樣本集的MEB 問題，極大地節(jié)約了支持矢量的求解時間。應用CVM 算法進行入侵檢測可以達到與SVM 算法相當?shù)臋z測率，但卻可以大大地節(jié)約訓練時間。
MEB 問題的解就是決定分類超平面的支持矢量，然后再根據(jù)支持矢量的分布對網(wǎng)絡的入侵行為進行分類。通過用KDD99 數(shù)據(jù)的驗證，證明了這種方法的有效性和可行性。
入侵檢測就是識別那些非授權使用計算機系統(tǒng)的個體和雖有授權但濫用其權限的用戶。
目前，入侵檢測的研究采用的方法主要有：神經(jīng)網(wǎng)絡法[1]，數(shù)據(jù)融合法[2]，基于人工免疫原理的檢測方法[3]和基于支持矢量機(SVM)的檢測方法[4]。本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測方法，這種方法引入了核心集的概念，通過MEB 算法，把SVM 算法中求解支持矢量的問題轉(zhuǎn)化為求解樣本集的MEB 問題，極大地節(jié)約了支持矢量的求解時間。應用CVM 算法進行入侵檢測可以達到與SVM 算法相當?shù)臋z測率，但卻可以大大地節(jié)約訓練時間。
CVM
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