齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
齊齊哈爾大學學報（自然科學版）
제제합이대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF QIQIHAR UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2015年
4期
1-3,9
,共4页
KPCA%特征提取%分类%入侵检测
KPCA%特徵提取%分類%入侵檢測
KPCA%특정제취%분류%입침검측
特征提取是入侵检测的关键,特征提取的本质就是变换.针对传统核主成分分析(KPCA)在入侵检测应用中对模式分类问题所提取出的特征组合的不足,提出了一种基于信息度量改进的KPCA算法.数据集使用广泛地使用的KDDCUP99安全审计数据集,用训练样本的各特征向量的类内聚集程度和类间离散程度所组成的信息度量来代替传统KPCA中的累积贡献率,选取有利于检测出异常的特征组合.实验结果表明,改进的KPCA方法在较低的维数下就具有较明显的分类效果.
特徵提取是入侵檢測的關鍵,特徵提取的本質就是變換.針對傳統覈主成分分析(KPCA)在入侵檢測應用中對模式分類問題所提取齣的特徵組閤的不足,提齣瞭一種基于信息度量改進的KPCA算法.數據集使用廣汎地使用的KDDCUP99安全審計數據集,用訓練樣本的各特徵嚮量的類內聚集程度和類間離散程度所組成的信息度量來代替傳統KPCA中的纍積貢獻率,選取有利于檢測齣異常的特徵組閤.實驗結果錶明,改進的KPCA方法在較低的維數下就具有較明顯的分類效果.
특정제취시입침검측적관건,특정제취적본질취시변환.침대전통핵주성분분석(KPCA)재입침검측응용중대모식분류문제소제취출적특정조합적불족,제출료일충기우신식도량개진적KPCA산법.수거집사용엄범지사용적KDDCUP99안전심계수거집,용훈련양본적각특정향량적류내취집정도화류간리산정도소조성적신식도량래대체전통KPCA중적루적공헌솔,선취유리우검측출이상적특정조합.실험결과표명,개진적KPCA방법재교저적유수하취구유교명현적분류효과.
