Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Separation measure plays a decisive role in the multi-class support vector machine. Combine with Heterogeneity of network connection data, this paper propose improved HT-SVM based on heterogeneous distance. Firstly, define the heterogeneous distance; then compute the separation measure according to the heterogeneous distance between each two classes; then compute the sample that should belong to class...
A large number of noise data always exits when obtaining information through Internet, which deteriorates intrusion detection performance. In order to avoid the affection of noise data, data preprocessing needs to be done before the construction of hyperplane in Support Vector Machine (SVM). By importing fuzzy theory into SVM, a new method is proposed for cooperative network intrusion detection. Due...
Because the network connection information contains nominal and linear attributes, and linear attributes are divided into continuous and discrete attributes, the network connection information is the heterogeneous data. The heterogeneous distance functions are used to cluster data in this paper. The cooperative network intrusion detection based on semi-supervised clustering algorithm is proposed....
It is important that the training time of the Support Vector Machine (SVM) is shortened and storage space requirement is reduced for high-speed and large-scale network. An intrusion detection method based on parallel SVM is proposed and a detection model system is constructed in this paper. First, original training dataset gained from network is divided into three subsets according to the network...
When collecting network connection information, we can not obtain a complete data set at once, which result in SVM training insufficiently and high error rate of prediction. To solve this problem, this paper proposes a new method that combines support vector machine with clustering algorithm, based on analyzing the relation between boundary support vectors and KKT condition. In the method, firstly,...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.