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基于分类降维的入侵检测研究
  • ISSN号：1673-1131
  • 期刊名称：信息通信
  • 时间：2013.10.8
  • 页码：47-48
  • 分类：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]西南石油大学电气信息学院,四川成都610500, [2]浙江省能源集团城市燃气公司,浙江杭州310012
  • 相关基金：四川省科技创新苗子工程资助项目（2012ZZ076）; 国家自然科学基金资助项目（61175122）
  • 相关项目：基于FNN大规模油气集输管网SCADA安全防御体系建模理论及仿真方法研究
作者： 陈智迪|,曹谢东|隆博|
关键词： 入侵检测, 分类, 主成分分析, 网络安全
中文摘要：

降维技术能提高入侵检测分类器的学习效率和检测速度。针对目前入侵检测数据特征降维力度不足,提出了一种基于主成分的分类特征的分析方法。然后把样本数据按照所需的规则分割成多个子集,对每个子集进行主成分分析。实验的结果表明采用分类的方法能够更加有效地降低数据的维数,学习速度与检测速度都得到了提高。

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期刊信息
  • 《信息通信》
  • 主管单位:湖北省通信管理局
  • 主办单位:湖北省通信学会
  • 主编：李国淼
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  • 邮编：430022
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  • 电话：027-51305565 51305567
  • 国际标准刊号：ISSN：1673-1131
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1739/TN
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