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| 基于云模型和支持向量机的入侵检测特征选择方法 |
| 冯向荣， 吴 俊 |
| 义乌工商职业技术学院， 浙江 义乌 |
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| 冯向荣， 吴 俊 |
| 义乌工商职业技术学院， 浙江 义乌 |
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摘要 针对目前特征选择算法均存在容易陷入局部最优、迭代后期收敛速度慢的缺陷，提出一种基于云模型和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的入侵检测特征选择方法，该方法采用逆向云发生器从真实训练数据中得到云的数字特征，形成实际判断规则，实现正常数据建模， 把网络入侵检测正确率作为SVM参数优化目标函数，以提高入侵检测的正确率.在KDDCUP1999数据集上进行仿真实验，结果表明该方法能更有效地精简网络数据特征，能够有效地解决入侵检测中存在的特征选择问题，并在保证较高检测率的基础上，对不同类型的攻击检测具有良好的均衡性.
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收稿日期: 2013-01-25
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