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提出了一个基于增量学习支持向量机的DoS入侵检测方法，其基本思想是将训练样本库分割成几个互不相交的训练子库，按批次对各个训练子库样本进行训练，每次训练中只保留支持向量，去除非支持向量。与传统的基于支持向量机的入侵检测方法对比的试验表明，该方法在不影响检测性能的同时明显减少了训练时间。
基于增量支持向量机的DoS入侵检测
【摘 要】
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提出了一个基于增量学习支持向量机的DoS入侵检测方法，其基本思想是将训练样本库分割成几个互不相交的训练子库，按批次对各个训练子库样本进行训练，每次训练中只保留支持向量，去
【机 构】
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浙江大学计算机软件研究所
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2006年4期
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