基于FSVM与多类逻辑回归的两级入侵检测模型

作者：金志刚; 苏菲入侵检测多类分类模糊支持向量机逻辑回归

摘要：针对多类分类训练样本少、多类样本分布不均导致的入侵检测分类模型准确率低的问题,提出采用模糊支持向量机与多类逻辑回归相结合的2级入侵检测模型.模糊支持向量机（FSVM）1级检测模型将数据分为正常型和攻击型,多类逻辑回归（MLR）2级检测模型给出攻击型数据的具体类别.在模型设计中,给出了隶属度函数的计算方式,数据离散化、标准化和归一化的计算过程,以及MLR模型流程分析.实验证明,MLR模型比多种分类器分类准确率高,且耗时较短.FSVM-MLR 2级模型比MLR 1级模型准确率高.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社