SVM Intrusion Detection Model Based on Compressed Sampling
المؤلفون المشاركون
Chen, Shanxiong
Peng, Maoling
Xiong, Hailing
Yu, Xianping
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-03-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Intrusion detection needs to deal with a large amount of data; particularly, the technology of network intrusion detection has to detect all of network data.
Massive data processing is the bottleneck of network software and hardware equipment in intrusion detection.
If we can reduce the data dimension in the stage of data sampling and directly obtain the feature information of network data, efficiency of detection can be improved greatly.
In the paper, we present a SVM intrusion detection model based on compressive sampling.
We use compressed sampling method in the compressed sensing theory to implement feature compression for network data flow so that we can gain refined sparse representation.
After that SVM is used to classify the compression results.
This method can realize detection of network anomaly behavior quickly without reducing the classification accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Shanxiong& Peng, Maoling& Xiong, Hailing& Yu, Xianping. 2016. SVM Intrusion Detection Model Based on Compressed Sampling. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108426
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Shanxiong…[et al.]. SVM Intrusion Detection Model Based on Compressed Sampling. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2016 (2016), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108426
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Shanxiong& Peng, Maoling& Xiong, Hailing& Yu, Xianping. SVM Intrusion Detection Model Based on Compressed Sampling. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108426
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1108426
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر