【摘要】：針對煤炭網(wǎng)絡(luò)入侵檢測數(shù)據(jù)屬性非線性冗余的特點,提出了一種核主成分分析支持向量機檢測方法。該方法可以有效地對非線性冗余屬性提取主成分,提高了入侵檢測的精度。在kdd cup 99數(shù)據(jù)集上的實驗表明本文方法較傳統(tǒng)支持向量機檢測方法和主成分分析支持向量機檢測方法具有明顯的優(yōu)勢。
[Abstract]:A kernel principal component analysis (KPCA) support vector machine (KPCA) detection method is proposed to solve the problem of nonlinear redundancy of coal network intrusion detection data. This method can effectively extract principal components from nonlinear redundant attributes and improve the accuracy of intrusion detection. The experiments on the kdd cup 99 dataset show that the proposed method is superior to the traditional SVM detection method and the principal component analysis (PCA) SVM detection method.
【作者單位】： 淄博職業(yè)學院信息工程系;
【分類號】：TP393.08;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2307191