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摘要:
随着高速网络的快速发展,如何在高速网络中快速有效地捕捉到异常的攻击特征,成为研究IDS所面临的首要问题.利用主成分分析技术的不同主成分互不相关和主成分是原始特征的线性组合的特性,有效地将高维特征向量映射到低维的空间中,既保持了原始数据的特征,又减少了高速网络环境下系统的丢包率,通过对KDD Cup99数据集进行实验,并运用BP神经网络分类器进行了验证,证明该方法是正确有效的.同时提出了数据管理功能模块,不但使算法与实际应用结合的更加紧密,而且也改善了入侵检测系统的整体性能.
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文献信息
篇名 基于主成分分析的高速网络IDS性能研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 入侵检测 信息安全 主成分分析
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目 网络、通信、安全
研究方向 页码范围 82-84,87
页数 分类号 TP393.08
字数 4747字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.10.027
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 陈波 大连大学信息工程学院 65 418 12.0 17.0
2 潘成胜 大连大学信息工程学院 73 348 9.0 14.0
3 马武 大连大学信息工程学院 4 17 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
信息安全
主成分分析
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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