一种改进的SVM多类分类算法在入侵检测中的应用

入侵检测作为网络安全的关键技术,成为了当前网络安全研究的热点,入侵检测算法的准确率和推广性能是研究的重点。基于二叉树的思想和超球支持向量机的特点,本文提出了一种改进的SVM多类分类入侵检测算法。本文通过引入相似度函数作为权值,选取相似性最小的两类样本构造两类分类器,采用自下而上的方法构造多个两类超球SVM分类器,并将该多类分类算法应用于入侵检测中。利用KDDCUP1999入侵检测数据进行了仿真实验,实验结果表明,该算法能有效提高检测准确率、推广性能也得到较好改善。