基于约简支持向量机的快速入侵检测算法

摘要：

标准支持向量机(SVM)算法受时间和空间复杂度约束,无法有效地处理大规模网络入侵检测问题.文中基于SVM的几何解释,提出了一种基于并行凸包分解计算和支持向量机的入侵检测分类算法(PCH-SVM).该算法借助凸包的分解和并行计算快速提取训练样本空间几何凸包的顶点,构建约简SVM训练样本集.实验结果表明,该算法可以在不造成精度损失的前提下,降低SVM训练的时空复杂度,加速入侵检测分类器的建模和检测.

关键词：入侵检测、支持向量机、样本选择、凸包

所属期刊栏目：39

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60773094;杭州市电子商务与信息安全重点实验室开放课题项目HZEB201009

在线出版日期：2011-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：108-112,124