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基于KPCA和SVM的网络入侵检测研究
引用本文:顾钧.基于KPCA和SVM的网络入侵检测研究[J].计算机仿真,2010,27(7):105-107.
作者姓名:顾钧
作者单位:上海第二工业大学网络信息中心,上海,201209
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

Research on Intrusion Detection System Based on KPCA and SVM
GU Jun.Research on Intrusion Detection System Based on KPCA and SVM[J].Computer Simulation,2010,27(7):105-107.
Authors:GU Jun
Abstract:
Keywords:
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