数据挖掘在光纤网络入侵检测中的应用

• 作者: 张晓 蔡鹏飞 郭祖华
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 光纤通信技术 网络异常 网络入侵检测器 特征约简 粗糙集
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络信息
• 页码范围: 99-102
• 分类号: TN91
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2016.03.099

摘要

光纤网络入侵检测一直人们关注的焦点,针对光纤网络入侵数据庞大的特点,利用粗糙集属性约简和支持向量机优异的分类性能,提出一种数据挖掘的光纤网络入侵检测模型.首先对光纤网络数据进行归一化处理,消除特征单位不一致带来的干扰,然后采用粗糙集对光纤网络入侵检测样本的特征进行约简,降低光纤网络特征的数量,最后采用支持向量机建立光纤网络入侵检测模型,并通过KDDCUP99数据集进行仿真实验.结果表明,本文模型可以从历史数据中挖掘光纤网络入侵变化特点,提高了光纤网络入侵检测正确率,并且执行效率高,可以达到了光纤网络入侵检测的预期目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓		57	310	10.0	12.0
2	蔡鹏飞		5	12	1.0	3.0
3	郭祖华		2	11	1.0	2.0