Technology of Information Security
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501-504

IDS classification algorithm based on fuzzy SVM model

IDS classification algorithm based on fuzzy SVM model
Wang Sheng1
Jin Zhigang2
1. Northern Institute of Electronic Equipment of China, Beijing 100191, China
2. School of Electronic Automation & Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China

摘要

In order to solve the problem of small number of training samples and low classification accuracy in intrusion detection classification, this paper proposed a multi-level classification mechanism based on fuzzy support vector machines(FSVM). This classification mechanism firstly trained the fuzzy SVM model to divide the data roughly into normal and attack categories, and then used DBSCAN algorithm to generate subdivision model for automatic clustering of attack subsets, and then subdivided the relevant data into specific classes of attack. In the mechanism design, it optimized the calculation of membership function, designed the process of data standardization and normalization, and trained the efficient classifier. Aiming at the network service data sets with frequent isolated point interference, much noise and a large proportion of negative samples in the network intrusion detection datasets, experiments show that the new algorithm requires less computing time in the process of classification under the premise of high classification accuracy.

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0565
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: Technology of Information Security
出版页码: 501-504
文章编号: 1001-3695(2020)02-040-0501-04

发布历史

[2020-02-05] Printed Article

引用本文

汪生, 金志刚. 基于模糊SVM模型的入侵检测分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 501-504. (Wang Sheng, Jin Zhigang. IDS classification algorithm based on fuzzy SVM model [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 501-504. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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