论文研究基于核函数的入侵检测方法研究.pdf

基于SVDD算法(一种改进的oneclass支持向量机算法)提出了一种能够处理无类标非纯净训练集的异常检测方法，可以在无类标非纯净训练集上进行模型训练，在很大程度上降低了对训练数据集的要求。另外针对异构数据集，构造了一种新的基于距离的核函数，使得SVDD算法具有处理异构数据集的能力，使之能应用于入侵检测中。通过在KDDCUP’99的标准入侵检测数据集上进行实验，证明了该方法的有效性和实用性。