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本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測方法，這種方法先對樣本集求其MEB 問題，
MEB 問題的解就是決定分類超平面的支持矢量，然后再根據支持矢量的分布對網絡的入侵行為進行分類。通過用KDD99 數據的驗證，證明了這種方法的有效性和可行性。
入侵檢測就是識別那些非授權使用計算機系統的個體和雖有授權但濫用其權限的用戶。
目前，入侵檢測的研究采用的方法主要有：神經網絡法[1]，數據融合法[2]，基于人工免疫原理的檢測方法[3]和基于支持矢量機(SVM)的檢測方法[4]。本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測方法，這種方法引入了核心集的概念，通過MEB 算法，把SVM 算法中求解支持矢量的問題轉化為求解樣本集的MEB 問題，極大地節約了支持矢量的求解時間。應用CVM 算法進行入侵檢測可以達到與SVM 算法相當的檢測率，但卻可以大大地節約訓練時間。
MEB 問題的解就是決定分類超平面的支持矢量，然后再根據支持矢量的分布對網絡的入侵行為進行分類。通過用KDD99 數據的驗證，證明了這種方法的有效性和可行性。
入侵檢測就是識別那些非授權使用計算機系統的個體和雖有授權但濫用其權限的用戶。
目前，入侵檢測的研究采用的方法主要有：神經網絡法[1]，數據融合法[2]，基于人工免疫原理的檢測方法[3]和基于支持矢量機(SVM)的檢測方法[4]。本文提出了基于CVM 算法的入侵檢測方法，這種方法引入了核心集的概念，通過MEB 算法，把SVM 算法中求解支持矢量的問題轉化為求解樣本集的MEB 問題，極大地節約了支持矢量的求解時間。應用CVM 算法進行入侵檢測可以達到與SVM 算法相當的檢測率，但卻可以大大地節約訓練時間。
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