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基于增量式半监督学习SVM的网络入侵检测系统

2009年

应用技术

成熟应用阶段

成果简介

　　传统的基于机器学习的异常入侵检测方法是监督学习的，需要大量的训练数据以生成具有良好泛化性能的（分类器）检测模型。然而，在网络环境中要获得足够的标识数据做为训练集是困难的，代价高昂的。本项目的研究中采用了半监督学习策略，在很大程度上避免了上述问题。
　　创新性研究：
　　(1)提出了面向数据的核函数及其一般性的构造方法。
　　(2)提出了基于Tri-train...

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