SVM在入侵检测中的应用

本文作者：马志强；魏建明；成功正常投稿发表论文到《河南农业》2014年22期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：随着网络技术的飞速发展,网络安全成了越来越重要的问题,如何快速、准确、有效地识别已有的攻击和日益增多的新攻击是入侵检测系统所面临的迫切问题。支持向量机建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小化原则上,避免了局部最优解,并克服了维数的灾难,在解决小样本、高维输入空间的入侵检测分类问题中表现出了许多优势。
【论文正文预览】：河南农业2014年第11期(下)支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,它在回归学习、文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学、入侵检测等领域的应用中都取得了较好的效果。一、支持向量机应用于入侵检测入侵检测属于模式识别和分类的范畴。误用检
【文章分类号】：TP393.08;TP18
【稿件关键词】：支持向量机入侵检测机器学习特征选择
【参考文献】:

• 刘江华,程君实,陈佳品;支持向量机训练算法综述[J];信息与控制;2002年01期
• 汪松鹤,任连兴;入侵检测系统(IDS)与入侵防御系统(IPS)[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2004年Z1期
• 宋平平;;基于数据挖掘的智能入侵检测系统模型及实现[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2006年03期
• 李翠梅;;Snort入侵检测模型在局域网中的应用[J];安徽水利水电职业技术学院学报;2010年01期
• 张里;彭小峰;;数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用[J];重庆工学院学报(自然科学版);2008年08期
• 李德江;花向红;李涛;朱成林;;基于支持向量机的建筑物沉降预测模型研究[J];测绘工程;2009年03期
• 杨世恩;陈春梅;;基于SVM的网络攻击检测系统研究[J];长江大学学报(自然科学版);2011年08期
• 陈红军;王妍玲;;数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用[J];平顶山工学院学报;2005年06期
• 何德平;肖勇;肖兴国;黄永红;周庆人;;支持向量机在遥感影像处理中的应用[J];城市勘测;2006年03期
• 沈利香;曹国;;基于数据挖掘的入侵检测多分类模型研究[J];常州工学院学报;2011年06期
• 王波;迟忠先;郝艳友;;基于SVM的个人房贷信用评估数据分析[J];大连民族学院学报;2008年01期
• 龚成清;;基于人工智能的Linux网络入侵检测系统的设计[A];第三届全国软件测试会议与移动计算、栅格、智能化高级论坛论文集[C];2009年
• 孙和凯;魏海平;;基于人工免疫的入侵检测模型研究[A];2010通信理论与技术新发展——第十五届全国青年通信学术会议论文集（上册）[C];2010年
• 熊薇薇;梁巍;李莉;黄梅志;;基于混合核函数SVM的人脸识别方法研究[A];中国计量协会冶金分会2011年会论文集[C];2011年
• 程新荣;杨仁刚;;网页自动分类在搜索引擎上的应用研究[A];2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集（二）[C];2007年
• 赵晶;高隽;张旭东;谢昭;;支持向量机综述[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年
• 何鹏;王雅琳;桂卫华;阳春华;;基于混沌优化的氧化铝返料成分支持向量机预测[A];有色金属工业科学发展——中国有色金属学会第八届学术年会论文集[C];2010年
• 李巍华;刘雯;;基于主元分析和直推式支持向量机的齿轮早期故障诊断[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
• 潘威;李巍华;;基于ICA和SVM的齿轮早期故障诊断[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
• 湛江;;基于模式匹配的入侵检测技术研究[A];电力行业信息化优秀论文集2013[C];2013年
• 肖芳;;支持向量机在数据挖掘中的应用[A];第十二届全国数学地质与地学信息学术研讨会论文集[C];2013年
• 王金林;基于混沌时间序列和SVM的入侵检测系统研究[D];天津大学;2010年
• 陈国良;煤矿区“一张图”建设的若干关键技术研究[D];中国矿业大学;2011年
• 张利军;裂解反应模型的建立与应用研究[D];北京化工大学;2011年
• 梁海波;基于陀螺冗余的微惯性系统关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
• 沈传河;金融问题中的支持向量机应用研究[D];山东科技大学;2011年
• 孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
• 叶文宇;心电自动诊断技术的研究[D];天津大学;2003年
• 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学（河北）;2004年
• 徐芳;航空影像分割的支持向量机方法[D];武汉大学;2004年
• 李庆国;水文水资源系统计算智能评价与预测方法研究[D];大连理工大学;2004年
• 李冠广;基于贝叶斯网络的入侵检测[D];大连理工大学;2010年
• 覃娜;校园网入侵检测技术探讨及设计[D];大连理工大学;2008年
• 高利坤;感知器算法和BP算法的性能对比分析[D];大连理工大学;2010年
• 李丹丹;基于权重设计的聚类融合算法研究及应用[D];辽宁工程技术大学;2009年
• 张晓光;基于模式匹配的入侵检测系统应用研究[D];大连海事大学;2010年
• 邸雪琨;基于SA-SVM的物流地产投资风险评价研究[D];河北工程大学;2010年
• 方正儒;一种基于密度引力的聚类算法及其在入侵检测中的应用[D];南昌大学;2010年
• 周文星;江西地税安全管理平台入侵检测系统的研究与应用[D];南昌大学;2010年
• 刘璐;基于支持向量机的精馏塔故障诊断研究[D];华东理工大学;2011年
• 朱广彬;基于数据挖掘的入侵检测技术研究[D];北京交通大学;2011年
• 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
• 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
• 卢增祥,李衍达;交互支持向量机学习算法及其应用[J];清华大学学报(自然科学版);1999年07期
• 周健;;校园网络的常见问题与建议[J];硅谷;2009年12期
• 陆霞;;基于入侵管理技术的应急响应体系[J];计算机安全;2006年08期
• 李蓉;周维柏;;基于多特征选取和类完全加权的入侵检测[J];计算机技术与发展;2014年07期
• 陆霞;;基于入侵管理技术的网络应急响应体系[J];安防科技;2007年11期
• 刘连昌;ATM防火墙技术[J];通信技术;2003年08期
• 甘杰,汪生,朱磊明,梁亚声;网络诱骗与陷阱系统Honeypot[J];网络安全技术与应用;2002年05期
• 刘在强,张榆锋,施心陵;基于攻击严重性的模糊入侵检测系统模型[J];计算机工程;2004年14期
• 于大勇,由宏君,孙悦,逯文举,黄定兵;Windows2000安全技术探讨[J];江西化工;2005年01期
• 毛文瑞;谷敏敏;杨静;刘进军;;基于Wi-Fi的室内入侵检测[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2014年07期
• 陈荣赏;;IDS误报情况与对策研究[J];科技创新导报;2009年30期

【稿件标题】：SVM在入侵检测中的应用
【作者单位】：河南农业职业学院;
【发表期刊期数】：《河南农业》2014年22期
【期刊简介】：《河南农业》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，河南农业杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN41-1171/S，国际刊号：ISSN1006-950X。河南农业杂志社由河南省农业厅主管、河南省农业科学技术展览馆主办，本刊为刊。自创......更多河南农业杂志社投稿信息
【版权所有人】：马志强；魏建明；

更多农业类论文详细信息: SVM在入侵检测中的应用 论文代写
http://m.400qikan.com/lw-15246 论文代发

相关专题：创城改变了我的生活 1号商城