文献类型：期刊文章

作　　者：刘辉[1]

LIU Hui(Information Office,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

机构地区：[1]上海理工大学信息化办公室,上海200093

出　　处：《软件工程》

年　　份：2020

卷　　号：23

期　　号：7

起止页码：10-12

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对现有入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)检测方法准确率低,泛化能力弱,收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出基于PCA(Principal Component Analysis)和多层感知机神经网络(MLP)的入侵检测模型。该模型首先对数据进行预处理和降维,然后使用该PCA-MLP模型进行训练并使用测试集测试模型的准确率,最后优化分类器的性能。实验表明,该模型可以提高入侵检测系统的准确率,具有很强的泛化能力。

关 键 词：入侵检测 主成分分析 神经网络 PCA-MLP模型  

分 类 号：TP309]