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异常检测中支持向量机最优模型选择方法

张雪芹 顾春华 吴吉义

张雪芹, 顾春华, 吴吉义. 异常检测中支持向量机最优模型选择方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
引用本文: 张雪芹, 顾春华, 吴吉义. 异常检测中支持向量机最优模型选择方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
ZHANG Xue-qin, GU Chun-hua, Wu Ji-yi. Support Vector Machine Based Optimal Model Selection Method in Anomaly Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
Citation: ZHANG Xue-qin, GU Chun-hua, Wu Ji-yi. Support Vector Machine Based Optimal Model Selection Method in Anomaly Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017

异常检测中支持向量机最优模型选择方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
基金项目: 

国家自然科学基金(60773094)

详细信息
    作者简介:

    张雪芹(1972-),女,博士,副教授,主要从事信息安全、模式识别方面的研究.

  • 中图分类号: TP393.08

Support Vector Machine Based Optimal Model Selection Method in Anomaly Detection

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出版历程
  • 收稿日期:  2009-12-04
  • 修回日期:  2010-09-05
  • 刊出日期:  2011-08-15

异常检测中支持向量机最优模型选择方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
    基金项目:

    国家自然科学基金(60773094)

    作者简介:

    张雪芹(1972-),女,博士,副教授,主要从事信息安全、模式识别方面的研究.

  • 中图分类号: TP393.08

摘要: 为了构建一个具有良好的学习性能和推广能力的异常检测分类器,在结构风险最小(SRM)原则下讨论了基于支持向量机(SVM)的异常检测分类器的设计准则,提出了SVM分类器模型及其参数快速选择和评估方法,并给出了异常检测分类器训练步骤。针对KDD’99网络入侵检测数据集,实验结果表明,该方法能够有效地缩短入侵检测分类模型建立时间,而且建立的入侵检测分类器检测精度较高。

English Abstract

张雪芹, 顾春华, 吴吉义. 异常检测中支持向量机最优模型选择方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
引用本文: 张雪芹, 顾春华, 吴吉义. 异常检测中支持向量机最优模型选择方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
ZHANG Xue-qin, GU Chun-hua, Wu Ji-yi. Support Vector Machine Based Optimal Model Selection Method in Anomaly Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
Citation: ZHANG Xue-qin, GU Chun-hua, Wu Ji-yi. Support Vector Machine Based Optimal Model Selection Method in Anomaly Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017

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