【摘要】：目前入侵行為有多樣化和復(fù)雜化的趨勢,如何快速準(zhǔn)確地檢測出新未知類型的攻擊已成為研究焦點。文章將增量式學(xué)習(xí)引入支持向量機中,巧妙將粗糙集的屬性約簡與增量式支持向量機較強泛化能力相結(jié)合,建立一種基于RS-ISVM的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)模型。并充分利用廣義KKT條件作為判斷標(biāo)準(zhǔn),來提高分類的精度和節(jié)約訓(xùn)練時間,經(jīng)理論分析和實驗闡明了該組合模型對入侵檢測的有效和合理性。
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本文編號：2523793