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现有大部分的异常检测系统都是把数据分成正常和异常两类,这样可能会丢失重要信息。特征选择的目的是减少异常检测冗余特征的同时,高度保持和原始特征的一致性。实现了特征选择和多分类支持向量机的异常检测技术。采取粗糙集、SVDF、LGP、MARS相结合的特征选择方法。同时利用多分类支持向量机把数据分成五类。通过实验分析,表明DoS攻击相对于其他3种攻击的漏报率是最高的。
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通信学报
ISSN： 1000-436X
CN： 11-2102/TN
Year： 2009
Issue： S1
Volume： 30
Page： 68-73
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