原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
首先改进了自组织映射学习和分类算法,通过引入自定义变量匹配度、约简率和约简样本量化误差,提出了一种新的基于多层自组织映射和主成分分析入侵检测模型与算法.模型运用主成分分析算法对输入样本进行特征约简,运用分层思想对分类精度低的聚类进行逐层细分,解决了单层自组织映射分类不精确的问题.实验结果表明该模型用于入侵检测的效果良好,能准确区分攻击与否且能进一步指出攻击的具体类型.
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文献信息
篇名 基于多层自组织映射和主成分分析的入侵检测方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 多层自组织映射 主成分分析 入侵检测
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 148-151
页数 4页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.01.045
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王国胤 重庆邮电学院计算机科学与技术研究所 212 6947 36.0 79.0
2 吴渝 重庆邮电学院计算机科学与技术研究所 99 1784 17.0 40.0
3 白洁 重庆邮电学院计算机科学与技术研究所 3 135 3.0 3.0
4 邱文斌 重庆邮电学院计算机科学与技术研究所 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多层自组织映射
主成分分析
入侵检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
重庆市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://law.ddvip.com/law/2006-09/11584979384040.html
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导