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基于对支持向量机的多类分类算法在入侵检测中的应用

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摘要摘要：本文探讨了支持向量机（SVM）在入侵检测中的应用。入侵检测是网络安全的重要领域，旨在识别和阻止恶意攻击。支持向量机是一种统计学习方法，通过构建最优超平面将不同类别的样本分开。本文研究表明，基于支持向量机的多类分类算法在入侵检测中具有良好的性能。它能够有效地识别和分类各种入侵行为，如端口扫描、拒绝服务攻击和恶意软件等。此外，通过参数调整和特征选择，算法的准确性和鲁棒性可以进一步提高。然而，支持向量机在训练时间、计算复杂度和大规模数据集处理方面仍面临挑战。未来的研究可以集中在提高算法效率和扩展性，以满足不断增长的入侵检测需求。

DOI 54y2x323j0/7477028

作者陈恳

机构地区浙江容祺科技有限公司浙江丽水323000

出处《中国科技人才》 2023年9期

关键词向量机多类分类算法入侵检测

分类 [][]

出版日期 2023年08月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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