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南通大学自然科学基金(07Z054)

作品数：3 被引量：2H指数：1
相关作者：程学云徐慧朱玲玲彭志娟徐晨更多>>
相关机构：南通大学更多>>
发文基金：南通大学自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目博士科研启动基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇入侵
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇多类分类
  • 1篇信号
  • 1篇入侵防御
  • 1篇入侵检测
  • 1篇入侵检测系统
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇危险信号
  • 1篇近似支持向量...
  • 1篇防御
  • 1篇分布式
  • 1篇分布式入侵
  • 1篇分布式入侵检...
  • 1篇分布式入侵检...
  • 1篇PSVM

机构

  • 3篇南通大学

作者

  • 3篇程学云
  • 2篇徐慧
  • 1篇徐晨
  • 1篇朱玲玲
  • 1篇彭志娟

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇信息技术
  • 1篇南通大学学报...

年份

  • 2篇2009
  • 1篇2008
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
PSVM多类分类及其应用被引量：1
2009年
近似支持向量机(PSVM)在支持向量机(SVM)的基础上,变不等式约束为等式约束,只需求解一组线性等式,避免了求解二次规划问题,使得算法更快、更简洁,在两类分类问题中取得较好应用。探讨了3种基于两类PSVM的多类分类方法,在标准数据集上进行了验证,并与标准SVM的结果进行了比较,结论表明3种PSVM多类分类方法能取得较好的分类性能。
程学云
关键词：多类分类支持向量机近似支持向量机
基于SVM的分布式入侵检测系统被引量：1
2008年
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)具有泛化性高、全局最优、对样本的充分性要求不高等优点,在集中式的入侵检测问题中得到较好应用.文章将SVM算法推广到分布式入侵检测环境中,提出基于SVM的分布式学习算法,并在KDD Cup 99数据集上与集中式方式进行了对比实验.结果表明,该算法不仅能降低网络中的通信负载,而且取得了与集中式方式相当的检测性能.
程学云徐慧朱玲玲
关键词：支持向量机支持向量分布式入侵检测
危险信号协同作用的自适应IPS研究与设计
2009年
入侵防御系统是网络安全领域为弥补防火墙及入侵检测系统的不足而发展起来的一种计算机信息安全技术。其嵌入式的工作方式,使其面临许多挑战,如数据流检测瓶颈、误报和漏报等。该文陈述基于粗糙集理论的危险评测方法和该信号的协同作用下防御及检测器的进化机制。提出以通过评估保护对象所受危险并以此信号协同检测的防御方法,可以提高检测效率和防御效果,降低误报和漏报。
徐慧徐晨程学云彭志娟
关键词：入侵防御自适应
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共1页<1>
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