[发明专利]一种基于改进SVM多分类的网络入侵检测方法在审
| 申请号： | 202110143858.3 | 申请日： | 2021-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN112765148A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 朱节中;张果荣;杨再强;柯福阳 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/28;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人： | 张立荣;乔炜 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进SVM多分类的网络入侵检测方法，包括数据的获取和预处理，预处理主要是将数据经过清洗、标准化、归一化之后，得到适合应用的数据；数据的分类，并载入SVM分类器，将数据分为两组载入分类器，一组直接输出，一组则进入另一个步骤；BP决策，将SVM分类器中的一种结果载入进BP神经网络，利用神经网络来进一步确定数据的类型，得出分类结果。以往SVM分类器面对多分类问题决策复杂，步骤繁多，而直接应用BP神经网络实现分类则会出现大量冗余的计算过程。本发明简化了在多分类问题上，决策的步骤，节省了计算资源，可以更好的将分类结果呈现出来。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 svm 分类 网络 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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