计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (11): 77-80.

• 软件工程与数据库技术 • 上一篇    下一篇

基于模糊支持向量机的网络入侵检测研究

李华 张简政   

  1. 重庆大学计算机学院,重庆400044
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

LI Hua, ZHANG Jian-Zheng (School of Colmaputer,Chongqing University, Chongqing 400044)   

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 模糊支持向量机理论属于统计学习理论,是支持向量机理论的推广,使支持向量机更好地运用到实际工作中。我们将其运用到网络入侵检测中,实验证明是可行的、高效的,有其特点和优势的。

关键词: 网络入侵检测 支持向量机 模糊支持向量机 Libsvm 支持向量机理论 统计学习理论 实验证明

Abstract: FSVM belongs to Statiscal Learning Theory,it exends SVM's application. We introduce it to network intrusion detection. The experiment results proves it is effective, efficient and preponderant.

Key words: Network intrusion detection, Support vector machine, Fuzzy support vector machine, Libsvm

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