期刊文章详细信息
基于KPCA和SVM的网络入侵检测研究
Research on Intrusion Detection System Based on KPCA and SVM
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]上海第二工业大学网络信息中心
年 份：2010
卷 号：27
期 号：7
起止页码：105-107
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD_E2011_2012、ZGKJHX、核心刊
摘 要：研究无线网络安全检测,针对入侵检测存在先验知识少的情况下推广能力差的问题,为了保证网络运行的安全性,提出了利用核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)相结合进行入侵检测的方法。首先用核主元分析对输入变量进行特征提取,消除变量之间的相关性,然后运用网格算法对核参数进行了寻优,通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择,最后利用所建立好的模型进行预测。利用方法对KDD CUP99数据集进行仿真实验,与传统算法相比,方法对网络入侵检测有很高的识别率,为网络入侵检测提供了依据。
关 键 词：核主成分分析 支持向量机 入侵检测
分 类 号：TP393]
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