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摘要:
为了探究基于PCA的BP神经网络异常数据识别在信息安全中的应用,以MATLAB软件为仿真平台,通过PCA和BP神经网络对KDDCUP99数据集中3种11类攻击进行了仿真实验.研究成果表明主成分分析法的降维算法能大大提升异常数据识别效率;BP神经网络又大大提高了信息安全系统的泛化能力和鲁棒性;仿真结果进一步证明这种将PCA技术和BP神经网络相结合的方法大大提升了信息安全异常数据检测中的检测性能和准确性.
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文献信息
篇名 基于PCA的BP神经网络异常数据识别在信息安全中的应用
来源期刊 微型电脑应用 学科
关键词 PCA BP神经网络 异常数据识别 信息安全
年,卷(期) 2021,(7) 所属期刊栏目 开发应用|DEVELOPMENT AND APPLICATION
研究方向 页码范围 192-194
页数 3页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.07.054
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研究主题发展历程
节点文献
PCA
BP神经网络
异常数据识别
信息安全
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
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
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