基于PCA的SVM网络入侵检测研究-论文.pdf

基于PCA的SVM网络入侵检测研究-论文.pdf

ID:53028659

大小:551.98 KB

页数:4页

时间:2020-04-14

基于PCA的SVM网络入侵检测研究-论文.pdf_第1页
基于PCA的SVM网络入侵检测研究-论文.pdf_第2页
基于PCA的SVM网络入侵检测研究-论文.pdf_第3页
基于PCA的SVM网络入侵检测研究-论文.pdf_第4页
资源描述:

《基于PCA的SVM网络入侵检测研究-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、2015年第02期基于PCA的SVM网络入侵检测研究戚名钰,刘铭,傅彦铭(1.中国科学技术大学软件学院,安徽合肥230000;2.广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004)摘要:文章针对传统入侵检测方法无法很好地对大样本数据降维、检测效率低、时间长、误报漏报率高等缺点,提出一种基于主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)的支持向量机(suppo~vectormachine,SVM)网络入侵检测方法(PcA—svM)。该方法在对数据进行预处理之后,通过PCA对原始数据集的41个属性进行数据降维并消除冗余数据,找到具有最优

2、分类效果的主成分属性集,然后再以此数据集训练支持向量机分类器,得到检测器。实验选择KDD99数据集在Matlab平台上对PCA—SVM算法进行仿真。相比于由传统41个属性训练得到的入侵检测器,文中方法大大缩短了检测时间,提高了检测效率,为网络入侵检测技术提供了一种新的可行方案。关键词:入侵检测;主成分分析;支持向量机;KDD99数据集;属性约简中图分类号:TP309文献标识码:A文章编号:1671—1122(2015)02—0015—04中文引用格式:戚名钰,刘铭,傅彦铭.基于PCA的SVM网络入侵检测研究⋯.信息网络安全,2015,(2):15—18.英文引用

3、格式:QIMLIUM,FUYM.ResearchonNetworkIntrusionDetectionUsingSupportVectorMachinesBasedonPrincipalComponentAnalysis[J].NetinfoSecurity,2015,f2):15—18.ResearchonNetworkIntrusionDetectionUsingSupportVectorMachinesBasedonPrincipalComponentAnalysisQIMing—yu,LIUMing,FUYan—ming(I.SoftwareColleg

4、e,UniversityofScienceandTechnologyofChina,HefeiAnhui230000,China;2.SchoolofComputer,ElectronicsandInformation,GuangxiUniversity,NanningGuangxi530004,China)Abstract:Aimingattheshortcomingsofthetraditionalintrusiondetectionsystem,suchaslowrateofdetection,timewasting,highrateoffalseposi

5、tivesandSOon,thispaperproposedamethodofnetworkintrusiondetection(PCA-SVM)usingsupportvectorMachines(SVM)basedonprincipalcomponentanalysis(PCA).Thismethodbeginswithdatapreprocessing,thenfindtheoptimalsetofattributesbytraversingthe41principalcomponentattributevalues,finallytrainingsupp

6、o~vectormachineclassifiertoobtainadetectorbasedonthisdataset.ThisexperimenthasbeensimulatedintheMatlabsoftwarewiththeKDD99data.Asaresultcomparedwiththetraditionalintrusiondetectorwhichtrainingfrom41attributes,thismethodgreatlyreducesthedetectiontime,improvethedetectioneficiencyandred

7、ucetherateoffalsepositives.Soitprovidesanewfeasiblesolutionfornetworkintrusiondetectiontechnology.Keywords:intrusiondetection;principalcomponentanalysis;supportvectormachine;KDD99dataset;attributionreduction●收稿日期:2014—05—21基金项目:国家自然科学基金[61262072];广西大学大学生实验技能和科4K4,]新能力训练基金[SYJN2012073

8、5]作者简介:威名钰(1

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。