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针对入侵检测中部分攻击类型检测率低的问题，提出一种基于核学习的入侵检测改进方法。采用核主成分分析（KPCA）对入侵检测中的高维非线性结构数据集进行数据预处理，通过支持向量数据描述（SVDD）构造分类器，对预处理后的数据进行分类。实验结果表明，与已有方法相比，改进方法的检测精度较高、漏检率较低。
基于核学习的入侵检测改进方法
【摘 要】
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针对入侵检测中部分攻击类型检测率低的问题，提出一种基于核学习的入侵检测改进方法。采用核主成分分析（KPCA）对入侵检测中的高维非线性结构数据集进行数据预处理，通过支持向量数
【机 构】
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西北师范大学数学与信息科学学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年14期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61163036,61163039）,甘肃省自然科学基金资助项目（1010RJZA022,1107RJZA112）,西北师范大学第三期知识与创新工程科研骨干基金资助项目（nwnu-kjexge-03-67）
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