基于SVM的网络攻击检测系统研究

• 作 者: 杨世恩 陈春梅
• 机 构: 西南科技大学网络信息中心,西南科技大学信息工程学院
• 出 处: 长江大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2011年8期
• 关键词: 支持向量机 计算机网络 攻击检测 分类 SVM computer network attacks detection classification.
• 基金项目: [基金项目]国家自然科学基金项目（61072138）.

网络的安全性问题一直是大家所关心的热门话题，网络病毒和网络攻击的防护措施也不断革新。以动态跟踪网络数据并实时监控来进行网络安全管理为基础，阐述了支持向量机SVM算法的统计学习理论及分类原理，设计出了网络攻击检测模型，并对该模型进行性能分析。通过KDDCUP99数据集以及捕获的数据仿真得出，该模型对网络攻击检测具有较高的准确性和泛化能力。