| 基于PCA与ICA特征提取的入侵检测集成分类系统 |
| |
| 引用本文： | 谷雨,徐宗本,孙剑,郑锦辉.基于PCA与ICA特征提取的入侵检测集成分类系统[J].计算机研究与发展,2006,43(4):633-638. |
| |
| 作者姓名： | 谷雨 徐宗本 孙剑 郑锦辉 |
| |
| 作者单位： | 1. 西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049;云南民族大学网络信息中心,昆明,650031
2. 西安交通大学理学院,西安,710049 |
| |
| 基金项目： | 云南省自然科学基金;云南省教育厅;云南省环境科学与工程创新人才联合培养基地项目 |
| |
| 摘 要： | 入侵检测系统不仅要具备良好的入侵检测性能，同时对新的入侵行为要有良好的增量式学习能力．提出了一种入侵检测集成分类系统，将主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）与增量式支持向量机分类算法相结合构造两个子分类器，采用集成技术对子分类器进行集成．系统利用支持向量集合对已有的入侵知识进行压缩表示，并采用遗传算法自适应地调整集成分类系统的权重．数值实验表明：集成分类系统通过自适应训练权重，综合了两种特征提取子分类器的优点。具有更好的综合性能。
|
| 关 键 词： | 集成 支持向量机 入侵检测 主成分分析 独立成分分析 |
| 收稿时间： | 01 17 2005 12:00AM |
| 修稿时间： | 2005-01-172005-09-07 |
An Intrusion Detection Ensemble System Based on the Features Extracted by PCA and ICA |
| |
| Gu Yu,Xu Zongben,Sun Jian,Zheng Jinhui.An Intrusion Detection Ensemble System Based on the Features Extracted by PCA and ICA[J].Journal of Computer Research and Development,2006,43(4):633-638. |
| |
| Authors: | Gu Yu Xu Zongben Sun Jian Zheng Jinhui |
| |
| Abstract: | Intrusion detection system should be able to detect intrusion behaviors and learn novel intrusion types. In this paper, an intrusion detection ensemble system is proposed, which is integrated by two incremental SVM (support vector machine) subsystems. The two subsystems process the features extracted by PCA and ICA respectively. The intrusion information is represented by support vectors set and the weight of the integration is adjusted by genetic algorithm. Experiments show that the ensemble system combines the advantages of the two subsystems, and outperforms each of the subsystems and the standard SVM system. |
| |
| Keywords: | ensemble support vector machine intrusion detection PCA ICA |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
