基于图正则化概念分解的网络入侵检测研究

发布时间：2018-03-18 11:32

  本文选题：正则化概念分解　切入点：聚类算法　出处：《新疆大学学报(自然科学版)》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：作为一种有效的主动探测网络恶意攻击防护措施,入侵检测在变电站信息系统安全防护中得到了广泛的应用.但实际网络入侵数据类型的多样性、非负性和高维度性等特点使得现有方法存在检测率低、误报率高等不足.基于非负矩阵分解的方法在入侵检测上取得了较好的效果,却忽略了嵌入在数据局部的几何结构和标记信息.为此,本文提出一种基于图正则化约束的概念分解算法.通过将数据的几何结构和标记信息同时作为约束条件,建立了一种新的概念分解模型,并提出了迭代更新求解算法.通过在网络入侵数据集KDD99上的实验验证,其结果展示了所提算法的有效性和鲁棒性.
[Abstract]:As an effective protection measure for active detection of malicious network attacks, intrusion detection has been widely used in substation information system security protection, but the actual network intrusion data types are diverse. The characteristics of non-negativity and high dimensionality make the existing methods have low detection rate and high false alarm rate. The method based on non-negative matrix decomposition has achieved good results in intrusion detection. In this paper, a concept decomposition algorithm based on graph regularization constraints is proposed. The geometric structure and label information of data are taken as constraint conditions. In this paper, a new conceptual decomposition model is established, and an iterative update algorithm is proposed. The experimental results on the network intrusion dataset KDD99 demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 国网嘉兴供电公司;武汉凯默电气有限公司;贵州师范大学;
【基金】：国家自然科学基金(61402122)资助项目
【分类号】：TP393.08;TM63

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本文编号：1629445