一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法

肖　云　韩崇昭　郑庆华　王　清

摘要：构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数，可直接应用于异构的网络数据，并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF)，从而减少了支持向量的个数，降低了运算量．采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测，检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据．结果表明：与Ambwani方法比较，其检测精度提高了约3％，支持向量个数减少了268个，检测时间缩短了5min；与Lee方法比较，其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73％、19％和3％．

关键词：，入侵检测；支持向量机；核函数；异构数据距离

中图分类号：TP393．08文献标识码：A文章编号：0253—987X(2005)06—0562—04