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基于改进人工鱼群算法的软硬件划分方法
  • ISSN号:0493-2137
  • 期刊名称:天津大学学报
  • 时间:2013
  • 页码:923-928
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国人民银行白城市中心支行,吉林白城137000
  • 相关基金:国家自然科学基金(60776807,61179045);国家863计划重点课题(2006AA12A106)
  • 相关项目:机场环境中行为感知基础理论研究
中文摘要:

以D-S证据理论为基础,提出了一种基于支持向量机(SVM)分类器的入侵检测系统模型。根据TCP基本特征、内容特征和流量特征,采用3个SVM分类器对网络连接分类,将分类结果作为证据,利用D-S合成法则对分类输出进行融合和检测。实验表明,文中所提出的方法在入侵检测系统中的应用能有效降低误报率和漏报率,显著提高检测正确率。

英文摘要:

Based on D-S evidence theory, a new IDS model using Support Vector Machine (SVM) classifiers is presented. According to TCP basic, content and flow features, we apply the three SVM to classify the network connections, and detect the output with the classified results and D-S combination theorem. The experimental result shows that the method can effectively decrease the false report rate and increase the accuracy.

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期刊信息
  • 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:
  • 主办单位:天津大学
  • 主编:单平
  • 地址:天津市南开区
  • 邮编:300072
  • 邮箱:
  • 电话:022-27403448
  • 国际标准刊号:ISSN:0493-2137
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1127/N
  • 邮发代号:6-27
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6410