基于数据降维和支持向量机的入侵检测方法研究

来源 :华北电力大学(保定) 华北电力大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jujumao222
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
入侵检测是一种积极主动的安全防护技术,本文构建了一种基于数据降维与支持向量机的入侵检测方案,研究了特征数值化、归一化、数据降维、特征选取、SVM分类等技术;对PCA、ICA、LLE算法的性能进行了比较,将LLE降维技术用于入侵检测。利用KDD99数据和Matlab编程进行仿真实验,结果表明,采用基于LLE数据降维技术和支持向量机分类技术进行入侵检测,可提高检测率,降低漏报率,获得较小的误报率。针对LLE算法检测时间长的不足,采用了一种改进型的LLE算法进行入侵检测实验,结果表明改进型的LLE算法明显降低了检测时间。
其他文献
期刊
期刊
盲自适应波束形成以其不需要参考信号的优点成为近年来众多学者的研究热点。本文主要研究了盲自适应波束形成中的一类重要算法一恒模算法。“盲”算法是在传统自适应波束形成
在我国自主知识产权SCDMA宽带无线通信技术发展逐渐成熟和电力企业迫切需要建立一套灵活可靠应急通信系统的基础上,文章提出了基于SCDMA技术的电力应急通信数据平台设计和部
目前数字语音信号主要分为两种,即窄带语音信号和宽带语音信号。当前的电话网络中,传输的语音信号一般都是窄带的,其可懂性和自然度较差。在不改变现有网络和设备的情况下,可