摘要：提出了一种基于支持向量数据描述算法的异常检测方法.该方法将入侵检测看作是一种单值分类问题,建立正常行为的支持向量描述模型,通过该模型可以检测各种已知和未知的攻击行为.该方法是一种无监督的异常检测方法,能够在包含噪声的数据集进行模型训练,降低了训练集的要求.在KDD CUP'99标准入侵检测数据集上进行实验,并与无监督聚类异常检测实验结果相比较,证实该方法能够获得较高检测率和较低误警率.

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