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本文提出了基于CVM 算法的入侵检测方法，这种方法先对样本集求其MEB 问题，
MEB 问题的解就是决定分类超平面的支持矢量，然后再根据支持矢量的分布对网络的入侵行为进行分类。通过用KDD99 数据的验证，证明了这种方法的有效性和可行性。
入侵检测就是识别那些非授权使用计算机系统的个体和虽有授权但滥用其权限的用户。
目前，入侵检测的研究采用的方法主要有：神经网络法[1]，数据融合法[2]，基于人工免疫原理的检测方法[3]和基于支持矢量机(SVM)的检测方法[4]。本文提出了基于CVM 算法的入侵检测方法，这种方法引入了核心集的概念，通过MEB 算法，把SVM 算法中求解支持矢量的问题转化为求解样本集的MEB 问题，极大地节约了支持矢量的求解时间。应用CVM 算法进行入侵检测可以达到与SVM 算法相当的检测率，但却可以大大地节约训练时间。
MEB 问题的解就是决定分类超平面的支持矢量，然后再根据支持矢量的分布对网络的入侵行为进行分类。通过用KDD99 数据的验证，证明了这种方法的有效性和可行性。
入侵检测就是识别那些非授权使用计算机系统的个体和虽有授权但滥用其权限的用户。
目前，入侵检测的研究采用的方法主要有：神经网络法[1]，数据融合法[2]，基于人工免疫原理的检测方法[3]和基于支持矢量机(SVM)的检测方法[4]。本文提出了基于CVM 算法的入侵检测方法，这种方法引入了核心集的概念，通过MEB 算法，把SVM 算法中求解支持矢量的问题转化为求解样本集的MEB 问题，极大地节约了支持矢量的求解时间。应用CVM 算法进行入侵检测可以达到与SVM 算法相当的检测率，但却可以大大地节约训练时间。
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