一种基于核心向量机的分层入侵检测模型
来源：计算机应用与软件杂志2024年第7期北京时间：
作者：张洁, 张永
摘要：近年来，网络攻击类型变得越来越复杂，传统的网络入侵检测模型仍然存在一些缺陷，难以正确分类每一种类型的攻击。提出一种基于核心向量机的分层网络入侵检测模型，第一个分类器和第二个分类器以数据集的特征作为输入，将网络流量分为攻击或正常。第三个分类器使用前两个分类器的输出和初始数据集的特征作为输入。该模型旨在正确分类每一种攻击并提供低误报率和高检测率。在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行实验，实验结果证明该模型提高了分类性能，与现有方法相比该模型在准确性、检测率、误报率和时间开销等方面具有竞争优势。
关键词：入侵检测, NMF算法, 核心向量机, 特征选择
