基于特征选取和样本选择的网络入侵检测

• 作者: 胡彬 马世欢
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 网络安全 样本选择 核主成分分析 极限学习机
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 页码范围: 240-243
• 页数: 4页
• 字数: 2371字
• 语种: 中文

摘要

为了获得更加理想的网络入侵检测结果，针对网络入侵特征选取和样本选择问题，提出一种基于特征选取和样本选择的网络入侵检测模型。首先提取网络入侵特征，并进行归一化处理，然后采用核主成分分析选择入侵特征，并对样本进行选择，最后采用极限学习机建立网络入侵检测分类器，并采用KDD Cup99数据集进行仿真实验。仿真结果表明，本文模型得到了理想的网络入侵检测结果，检测率超过95%以上，入侵检测效率可以满足网络安全实际应用要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马世欢	河南工业职业技术学院计算机工程系	17	23	3.0	3.0
2	胡彬	河南工业职业技术学院计算机工程系	18	45	4.0	5.0