网络入侵检测系统中的特征降维方法

• 作者: 余生晨 范玉涛 高立
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 特征降维 反向传播神经元网络
• 年，卷（期）: 2008,（29）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 138-141,160
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 5322字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.29.039

摘要

一般来说,入侵检测系统(IDS)识别入侵者时,所使用的相互独立的特征越多,则提供的分类信息也越多,也越有利于提高IDS的正确识别率,但另一方面,IDS是借用一些数学方法来完成的,它要求用于分类的特征越少越好.为了解决这个矛盾,提高IDS的实时性和整体性能,给出了一种特征降维算法,即,通过数学变换,把原来n个特征的信息尽量集中到较少的k(k<n)个新特征中去,然后用这个新特征识别入侵者.这些较少的新特征作为IDS的输入,可以提高IDS的整体性能.以此为基础建立了一个基于反向传播神经元网络的IDS.实验证明用该方法所建立的IDS效果较好.给出的特征降维算法既可以保留原来n个特征的信息,又能用较少的k个新特征识别入侵者,提高了IDS的总体性能,降低了计算复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高立	华北科技学院计算机系	3	15	2.0	3.0
2	余生晨	华北科技学院计算机系	5	51	3.0	5.0