Die Erkennung von Netzwerkeinbr�chen ist ein wichtiger Faktor f�r die Risikoanalyse der Netzwerksicherheit. In den letzten zehn Jahren wurden verschiedene Methoden und Rahmenwerke f�r die Erkennung von Eindringlingen und die Sicherheitswarnung entwickelt. Eine Reihe von Methoden basiert auf einem Wissensfindungsprozess und einige Rahmenwerke basieren auf einem neuronalen Netzwerk. Diese vollst�ndigen Modelle treffen regelbasierte Entscheidungen f�r die Generierung von Sicherheitswarnungen. In dieser Dissertation ...
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Die Erkennung von Netzwerkeinbr�chen ist ein wichtiger Faktor f�r die Risikoanalyse der Netzwerksicherheit. In den letzten zehn Jahren wurden verschiedene Methoden und Rahmenwerke f�r die Erkennung von Eindringlingen und die Sicherheitswarnung entwickelt. Eine Reihe von Methoden basiert auf einem Wissensfindungsprozess und einige Rahmenwerke basieren auf einem neuronalen Netzwerk. Diese vollst�ndigen Modelle treffen regelbasierte Entscheidungen f�r die Generierung von Sicherheitswarnungen. In dieser Dissertation haben wir eine neuartige Methode zur Erkennung von Eindringlingen mittels Datenfusion und SVM-Klassifizierung vorgeschlagen. Die Datenfusion arbeitet mit den Verzerrungen der Merkmale, die beim Auftreten gesammelt werden. Support Vector Machine ist ein Superklassifikator f�r Daten. Jetzt haben wir SVM f�r die Erkennung von geschlossenen Elementen der regelbasierten Technik verwendet.
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