【摘 要】
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在先验知识少的情况下,当前的大多数算法都存在着推广能力差的问题,因此仍无法满足实际的入侵检测需求.本文通过对核学习方法的理论研究及分析,针对入侵检测数据集的特性提出
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在先验知识少的情况下,当前的大多数算法都存在着推广能力差的问题,因此仍无法满足实际的入侵检测需求.本文通过对核学习方法的理论研究及分析,针对入侵检测数据集的特性提出将核主成分分析(KPCA)与支持向量机(SVM)相结合进行网络入侵检测的方法.KPCA能很好地提取数据集的非线性特征,降低样本空间的维数.SVM学习泛化能力强,训练时间短,并且不存在局部最优问题.与传统算法相比,基于KPCA和SVM的检测算法能更有效地识别样本中的异常数据,具有更好的检测性能.本文采用遗传算法帮助选择核函数并确定参数,相比传统的基于经验的确定方法,有更高的准确性.在KDDCUP数据集上进行的实验,证明了本文方法的适用性和高效性.
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