《表分类结果：数据平面和控制平面相分离的网络入侵检测系统》

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《数据平面和控制平面相分离的网络入侵检测系统》

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采用真阳性（将数据流分类给正确的类别）和假阳性（将数据流分类到错误的类别）两个指标将分类结果与实际情况进行比较，以评估分类器的性能。从数据集中提取不同百分比（33%和50%）作为训练样本来进行支持向量机训练。将本文提出的入侵检测系统与基于单分类支持向量机的系统、基于贝叶斯的系统进行比较，结果如表4所示。从表4可知，增强支持向量机分类器都可以获得超过98%的真阳性。