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李春林

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：中国民航大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇SVM
  • 1篇FA

机构

  • 1篇中国民航大学

作者

  • 1篇杨宏宇
  • 1篇李春林

传媒

  • 1篇电子科技大学...

年份

  • 1篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
采用FA和SVDFRM的SVM入侵检测分类模型被引量：2
2009年
提出了一种新型网络入侵检测分类模型,设计了一个基于支持向量机(SVM)的分类器。采用因子分析法(FA)将行为样本的众多相关网络特征融合成精简的综合特征,实现了对网络监测数据的降维。利用支持向量决策函数排序法(SVDFRM),通过支持决策向量函数得到网络行为的特征贡献率并提取网络行为的重要特征。KDD99数据集测试实验结果表明,提出的分类模型降维效果显著,具有较好的实时性和较高的检测率。
杨宏宇李春林
关键词：支持向量机
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