典型文献
基于模糊SVM模型的计算机网络入侵识别
文献摘要：
大数据量环境下为提高计算机网络入侵识别精准度,实现对更多的数据类别的识别,提出了一种新的网络入侵识别算法,利用该算法从中挖掘入侵行为数据.该算法在DBSCAN算法的基础上,引入SVM模型,开发出SVM-DB-SCAN双训练器应用下的网络入侵识别模型,并配备运行程序.实验测试结果显示,该算法分类准确率大于96.78％,可以作为网络入侵识别工具.
文献关键词：
模糊SVM模型;入侵识别;DBSCAN算法
中图分类号：
作者姓名：
张璇
作者机构：
安徽体育运动职业技术学院,安徽 合肥230051
文献出处：
引用格式：
[1]张璇-.基于模糊SVM模型的计算机网络入侵识别)[J].安阳师范学院学报,2022(05):33-36
A类：
B类：
计算机网络,网络入侵,入侵识别,大数据量,下为,数据类别,识别算法,入侵行为,行为数据,DBSCAN,训练器,识别模型,运行程序,实验测试,算法分类,分类准确率,识别工具
AB值：
0.339928
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