【摘 要】
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入侵检测系统捕获的大量网络数据,需要采取有效的算法进行分类,用以判别数据流是否异常以及所属的攻击类别。为了有效地挖掘出判别数据流的模式与规则,针对入侵检测系统的分
【机 构】
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常州工学院计算机信息工程学院,常州工学院经济与管理学院
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入侵检测系统捕获的大量网络数据,需要采取有效的算法进行分类,用以判别数据流是否异常以及所属的攻击类别。为了有效地挖掘出判别数据流的模式与规则,针对入侵检测系统的分类器模型,采用数据挖掘技术中的反向传播神经网络算法、有监督的Kohonen神经网络算法和支持向量机算法进行对比研究。主要分析了各个算法的分类正确率、检测率和误判率。实验使用了KDD99数据集进行多类预测,结果表明,各个算法各有优势。在综合多个因素的情况下,支持向量机具有更好的分类性能。
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