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為滿足入侵檢測的實時性和準確性要求，通過結(jié)合支持向量機（SVM）和K最近鄰（KNN）算法設(shè)ⅡL-SM-KNN分類器，并采用平衡k維樹作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提升執(zhí)行速度。訓(xùn)練階段應(yīng)用增量學(xué)習(xí)思想并考慮知識庫的擴展，分類階段則利用SVM和KNN算法將待分類數(shù)據(jù)分成3種情況應(yīng)用不同的分類策略?；?KDD CUP99和NSL-KDD數(shù)據(jù)集進行實驗，結(jié)果表明，LL-SVM-KNN能夠區(qū)分正常流量和異常流量并準確判斷異常流量的攻擊類型，其準確率較KNN算法和SVM算法有明顯提升，判斷攻擊類型的準確性高于決策樹、隨機森林和 Xgboost算法，并且較兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消耗時間更少，資源消耗更低。
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