【摘 要】
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为满足入侵检测的实时性和准确性要求,通过结合支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)算法设计IL-SVM-KNN分类器,并采用平衡k维树作为数据结构提升执行速度.训练阶段应用增量学习思
【机 构】
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贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室
【基金项目】
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中央引导地方科技发展专项(黔科中引地[2018]4008);贵州师范大学创新创业教育研究基金项目(SCJJ1805);贵州师范大学研究生创新基金(YC[2018]030)
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为满足入侵检测的实时性和准确性要求,通过结合支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)算法设计IL-SVM-KNN分类器,并采用平衡k维树作为数据结构提升执行速度.训练阶段应用增量学习思想并考虑知识库的扩展,分类阶段则利用SVM和KNN算法将待分类数据分成3种情况应用不同的分类策略.基于KDD CUP99和NSL-KDD数据集进行实验,结果表明,IL-SVM-KNN能够区分正常流量和异常流量并准确判断异常流量的攻击类型,其准确率较KNN算法和SVM算法有明显提升,判断攻击类型的准确性高于决策树、随机森林和X
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