【摘 要】
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为了提高IDS入侵样本检测的速度,提出了分类器选择的入侵检测方法。该方法充分考虑到线性分类器在数据分类操作中的速度优势,以线性可分度判定的的结果为基础,灵活选择（非）线性
【机 构】
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池州学院计算机科学技术系,南京邮电大学计算机科学系
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为了提高IDS入侵样本检测的速度,提出了分类器选择的入侵检测方法。该方法充分考虑到线性分类器在数据分类操作中的速度优势,以线性可分度判定的的结果为基础,灵活选择（非）线性分类器进行数据分类,较之单一的SVM分类方法,虽然增加了额外的线性判别的系统开销,却因此获得分类性能的极大提升。在KDDCup99数据集上进行实验,实验结果表明,该方法在保证分类精度、漏报率、误报率等性能参数不受影响的前提下,有效提高了入侵样本的训练和检测速度。
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