基于云模型的增量SVM入侵检测方法

发布时间：2018-09-11 21:08

【摘要】：针对支持向量机增量算法中边界样本的提取机制效率不高的问题,提出基于云模型的增量SVM入侵检测方法。该算法利用云模型稳定性和不确定性的特点,将异类样本间的特征距离映射成隶属度函数,对初始集中边界向量进行提取。分析新增样本对支持向量集的影响,淘汰无用样本。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证分类精度的同时有效地提高了检测速度。
[Abstract]:An incremental SVM intrusion detection method based on cloud model is proposed to solve the problem of inefficient extraction mechanism of boundary samples in incremental support vector machine (SVM) algorithm. Based on the stability and uncertainty of cloud model, the feature distance between different samples is mapped to membership function, and the initial set boundary vector is extracted. The influence of new samples on support vector sets is analyzed, and useless samples are eliminated. Theoretical analysis and simulation results show that the algorithm not only ensures the classification accuracy but also improves the detection speed effectively.
【作者单位】： 西安科技大学计算机学院;
【分类号】：TP393.08;TP18

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