- 年份
- 2003（1）
- 核心收录
- 中国科学引文数据库(CSCD)（1）
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- 北京大学中文核心期刊目录(北大核心)（1）
- 刊名
- 信息与控制（1）
- 作者单位
- 北京交通大学（1）
- 河北大学（1）
- 语种
- 汉语（1）
- 关键词
- 1类SVM(支持向量机)（1）
- 信息安全（1）
- 入侵检测（1）
- 异常检测（1）
- 滥用检测（1）
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- 作者
- 李昆仑（1）
- 田盛丰（1）
- 赵俊忠（1）
- 黄厚宽（1）
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- 基于SVM技术的入侵检测北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对日益严重的网络入侵事件,提出了一种新的入侵检测方法.在对网络数据进行深刻的分析和研究的基础上,提出了基于支持向量机的入侵检测方法.首先,对1类SVM进行了必要的改进,使异常点聚集为一类(即环绕原点的一类).然后,使用抽象化的网络数据对SVM进行训练,生成入侵事件的SVM分类器.实验表明,该方法是行之有效的.