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[期刊论文]

基于特征选择和多分类支持向量机的异常检测

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author:

张晓惠 (张晓惠.) [1] | 林柏钢 (林柏钢.) [2]

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

 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。

Keyword:

多类分类 异常检测 支持向量机 特征选择 粗糙集

Community:

  • [ 1 ] 福州大学数学与计算机科学学院

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Source :

通信学报

ISSN: 1000-436X

Year: 2009

Issue: S1

Volume: 0

Page: 68-73

Cited Count:

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30 Days PV: 0

Affiliated Colleges:

Online/Total:36/10156655
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