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摘要:
针对网络入侵检测中的高维数据处理问题,提出基于半监督降维技术和BP神经网络的入侵检测方法,该方法主要有两个优点:实时性更高;训练样本标记工作量更小。对半监督降维技术背后的数学原理进行解释,并论述其在网络入侵检测中应用的适用性。对比实验表明:在少量标记样本和大量未标记样本的支持下,半监督降维技术能够在降低维数的同时保持入侵检测性能,从而大幅降低入侵检测的训练和检测时间。
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文献信息
篇名 基于半监督降维技术的网络入侵检测方法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 半监督 降维 网络入侵检测 BP神经网络 机器学习
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 133-135
页数 3页 分类号 TP309
字数 3355字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.10.037
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 贾伟峰 19 26 3.0 4.0
2 李杰 14 65 5.0 7.0
3 童彬 电子科技大学计算机科学与工程学院 7 27 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
半监督
降维
网络入侵检测
BP神经网络
机器学习
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
47
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