摘要
将支持向量机应用于网络入侵检测,提出一种基于支持向量机的网络异常入侵检测模型。实验证明,提出的入侵检测模型具有较高的检测率,对未知攻击的检测精度也很高,说明采用支持向量机技术进行入侵检测的有效性。
Apply SVM technique to network intrusion detection, and propose a network abnormal intrusion detection model based on SVM. The experimental results demonstrate that the proposed model has higher detection accuracy of intrusions, especially for some unknown attacks. It proves that SVM can effectively detect intrusion.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第5期98-100,共3页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(60273035)
南京理工大学科研发展基金资助项目(96126)
关键词
网络入侵检测
异常检测
支持向量机
统计学习理论
Network Intrusion Detection
Abnormal Detection
Support Vector Machine（SVM）
Statistical Learning Theory
