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基于SVM协作训练的入侵检测方法研究
邬书跃 余杰 樊晓平
计算机应用
2011, 31 (12):
3337-3339.
提出了在少量样本条件下，采用带变异因子的支持向量机(SVM)协作训练模型进行入侵检测的方法。充分利用大量未标记数据，通过两个分类器检测结果之间的迭代训练，可以提高检测算法的准确度和稳定性。在协作训练的多次迭代之间引入变异因子，减小由于过学习而降低训练效果的可能。仿真实验表明，该方法的检测准确度比传统的SVM算法提高了7.72%，并且对于训练数据集和测试数据集的依赖程度都较低。
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