發(fā)布時(shí)間：2019-10-23 14:14

【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)復(fù)雜且維數(shù)較高,導(dǎo)致異常檢測(cè)模型容易遭受維數(shù)災(zāi)難這一問(wèn)題,本文將核熵成分分析法應(yīng)用到基于人工免疫的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)中,與傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法相比,核熵成分分析可以保證數(shù)據(jù)降維過(guò)程的信息熵?fù)p失更少,從而保留了更多有用的分類信息.基于降維后的數(shù)據(jù),本文采用實(shí)值否定選擇算法訓(xùn)練人工免疫檢測(cè)器對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常樣本進(jìn)行檢測(cè).在入侵檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集KDD Cup99上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于核熵成分分析的異常檢測(cè)準(zhǔn)確率從87.1%提高到了98.9%,有效地改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)的性能.
【作者單位】： 重慶理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61572334;61402308)
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2552140