基于半监督优化分类的入侵检测方法研究

摘要：

为解决入侵检测训练集(通常包含大量无标记样本和少量已标记样本),在传统半监督支持向量机(S3VM)上确定最优分类决策面,提出一种优化的多分类决策S3VM方法(MLLS3VM).该方法结合启发式搜索和聚类方法筛选出差异性较大的分类决策面,采用距离向量法对未标记样本进行标记.实验结果表明,在入侵检测中,该算法明显提高了模型预测精确度.

关键词：入侵检测、半监督支持向量机、分类决策面、优化

所属期刊栏目：12

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：200-202,217