入侵检测系统领域机器学习进展

数据集概述

本数据集为一篇研究论文，聚焦入侵检测系统领域的机器学习进展，重点探讨支持向量机（SVM）模型在入侵检测中的应用，提出了基于高斯核函数的改进SVM模型，并通过CICIDS2017数据集验证其检测效率与误报率的优化效果。

文件详解

• 文件名称: 11421ijcis01.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 包含论文全文，涵盖摘要、关键词、研究背景、改进SVM模型设计、实验验证（基于CICIDS2017数据集）及结果分析等内容，核心研究主题为机器学习在入侵检测系统中的应用进展。

适用场景

• 网络安全研究: 分析机器学习模型在入侵检测系统中的应用现状与技术突破
• 入侵检测技术优化: 探究支持向量机（SVM）模型改进对检测效率和误报率的影响
• 网络安全实验验证: 参考基于CICIDS2017数据集的模型测试方法与结果评估体系
• 学术研究参考: 为入侵检测系统领域的机器学习应用研究提供文献支持