融合PCA和LDA的入侵检测算法

• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 主成分分析 线性鉴别分析 D-S证据理论 分类器融合
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 132-134,138
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3407字
• 语种: 中文

摘要

针对目前单个IDS在入侵特征提取和检测效率上存在的问题,提出了一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的入侵检测算法.利用PCA和LDA提取入侵特征,通过KNN分类器给出初步的识别结果,接着采用D-S证据理论对识别结果进行融合,得出最终识别结果.通过在KDD CUP'99的标准入侵检测数据集上的实验表明,该方法提高了入侵检测率,同时降低了误报率,性能优于单一的分类器.