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上传时间: 2009-03-02
详细说明： 提出了一种基于球形检测器的改进型入侵检测算法,并对其有效性进行了实验验证. 为提高self 和 non2self 之间界线划分的精确度,提出了可变半径self 球体模型,在训练检测器过程中,加入对self 集合数据 点分布特性的考虑. 模型在高斯分布的基础上估计数据点的分布密度,并据此计算各训练点相应的球体半径. 实验显示:在Wine 数据集和DARPA99 网络数据集上,改进算法的检测能力都获得了提高;在提高DARPA99 网络数据集检测率的同时,降低了误报率. 结果表明:DARPA99 网络数据集的分布特性符合模型的假设,而 Wine 数据集不符合这种假设.
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