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论文提出了一种基于潜在语义索引（LSI）和支持向量机（SVM）的异常入侵检测方法。选取PARPA’98 BSM数据集作为训练数据和测试数据，通过实验比较和分析表明：基于LSI和SVM方法的入侵检测系统具有较高的检测率和较低的虚警率，且能大大减低计算的复杂性，是一种有效的异常识别和检测方法。
基于潜在语义模型的SVM入侵检测研究
【摘 要】
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论文提出了一种基于潜在语义索引（LSI）和支持向量机（SVM）的异常入侵检测方法。选取PARPA’98 BSM数据集作为训练数据和测试数据，通过实验比较和分析表明：基于LSI和SVM方法的入侵检
【机 构】
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湖南科技大学计算机科学与工程学院,武汉理工大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年5期
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