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摘要:
针对入侵检测方法普遍存在扩展性差、对某一种审计数据源有效、对多元的审计数据源明显的不足的缺点,将主成分分析的方法(PCA)引入到入侵检测中,通过大量的实验验证,只要能够将原始数据转换成向量就可以将其投影到特征子空间上,并且通过该向量与其在子空间的重建向量之间的距离来判断是否发生异常.
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主成分分析
遗传神经网络
入侵检测系统
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文献信息
篇名 基于PCA的多信息源实时网络入侵检测
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 入侵检测 PCA 多数据源
年,卷(期) 2006,(z2) 所属期刊栏目 网络和通信安全
研究方向 页码范围 389-392
页数 4页 分类号 TP309
字数 3346字 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
PCA
多数据源
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
7553
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