基于PLS特征提取的网络异常入侵检测CVM模型

• 作者: 吴丽云 李生林 王明华 甘旭升
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 核向量机 偏最小二乘 特征提取 入侵检测
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 755-758
• 页数: 4页
• 分类号: O235|TN915.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.0133

摘要

为改善网络安全防护水平,提出一种基于偏最小二乘(PLS)法和核向量机(CVM)的组合式异常入侵检测方法.首先,采用PLS算法提取网络数据的主成分,构建特征集;然后,利用CVM构建特征集的异常入侵检测模型,进而完成异常入侵检测和判定.仿真实验结果表明,所提出的方法具有CVM的大规模数据快速处理能力,而且检测性能与L1-SVM和L2-SVM大致相当,尤其主成分数为1538时能保持相对较高的检测水平,验证了将其用于异常入侵检测的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘旭升	空军工程大学空管领航学院	58	152	7.0	10.0
2	李生林		13	93	4.0	9.0
3	王明华	空军工程大学空管领航学院	5	49	4.0	5.0
4	吴丽云		1	28	1.0	1.0