几种机器学习方法在IDS中的性能比较

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摘要：入侵检测是一种保障网络安全的新技术,传统的入侵检测方法存在误报漏报及实时性差等缺点,将机器学习的技术引入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能具有十分重要的现实意义。将目前主要的基于机器学习的贝叶斯分类的方法、神经网络的方法、决策树方法与支持向量机的方法应用于入侵检测系统中,以kdd99公共数据集进行了仿真实验,仿真测试结果表明支持向量机方法（SVM）和神经网络方法具有较好的分类识别性能,适合用于入侵检测。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=34918318

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关键词：学习方法 机器学习 IDS detail 支持向量机 网络安全 机器学习 入侵检测系统