基于PCA-RBF神经网络的DoS攻击分类检测研究

为了提高DoS攻击检测的实时性,提出一种主成分分析(PCA)和RBF神经网络相结合的DoS攻击分类检测方法(PCARBF)。PCA-RBF首先通过PCA降低DoS攻击原始数据的维数,实现数据的最优压缩,然后建立RBF神经网络入侵检测模型。实验结果表明,相对于传统的RBF方法,PCA-RBF具有良好的实时性及分类检测性能。

RESEARCH ON DOS ATTACKS CLASSIFICATION AND DETECTION BASED ON PCA-RBF NEURAL NETWORK