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可检测网络入侵的IL-SVM-KNN分类器

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.08 MB | 2021-04-29

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　　为满足入侵检测的实时性和准确性要求，通过结合支持向量机（SVM）和K最近邻（KNN）算法设ⅡL-SM-KNN分类器，并采用平衡k维树作为数据结构提升执行速度。训练阶段应用增量学习思想并考虑知识库的扩展，分类阶段则利用SVM和KNN算法将待分类数据分成3种情况应用不同的分类策略。基于 KDD CUP99和NSL-KDD数据集进行实验，结果表明，LL-SVM-KNN能够区分正常流量和异常流量并准确判断异常流量的攻击类型，其准确率较KNN算法和SVM算法有明显提升，判断攻击类型的准确性高于决策树、随机森林和 Xgboost算法，并且较两层卷积神经网络消耗时间更少，资源消耗更低。

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