基于核表示的协同入侵检测方法

发布时间：2018-07-23 19:10

【摘要】：许多分类方法在低维数据上难以进行分类,但通过核函数扩展到高维空间,可以克服低维数据分类的局限性,并可直接运用于入侵检测。提出了一种基于核表示的协同入侵检测方法,该方法可以看作是传统的基于表示方法的非线性扩展。协同入侵检测方法的主要模块有数据收集器、数据预处理、检测模块和处理模块。实验对比结果表明,提出的协同入侵检测方法具有较高的检测率和较低的时间复杂度。
[Abstract]:Many classification methods are difficult to classify in low-dimensional data, but they can overcome the limitation of low-dimensional data classification by extending kernel function to high-dimensional space, and can be directly applied to intrusion detection. A cooperative intrusion detection method based on kernel representation is proposed, which can be regarded as a nonlinear extension of the traditional representation based approach. The main modules of cooperative intrusion detection include data collector, data preprocessing, detection module and processing module. The experimental results show that the proposed cooperative intrusion detection method has higher detection rate and lower time complexity.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;
【基金】：广东省自然科学基金项目(10451009001004804) 教育部重点实验室开发基金项目(110411)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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1 李文华;;基于聚类分析的网络入侵检测模型[J];计算机工程;2011年17期

【共引文献】

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【二级参考文献】

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5 唐恬,熊家军;改进BP算法用于入侵检测[J];空军雷达学院学报;2005年04期

6 朱党锋;黄春晖;;基于快速BP学习算法的入侵检测技术研究[J];网络安全技术与应用;2006年08期

7 蒋加伏;吴鹏;;基于多目标进化算法的入侵检测特征选择[J];计算机工程与应用;2010年17期

8 徐冲;王汝传;任勋益;;基于集成学习的入侵检测方法[J];计算机科学;2010年07期

9 王占锋;张凤斌;魏兴;李昕;;基于改进的动态克隆选择算法的入侵检测模型研究[J];哈尔滨理工大学学报;2006年01期

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2 赵敏;王红伟;张涛;张毓森;;AIB-DBIDM:一种基于人工免疫的数据库入侵检测模型[A];第26届中国数据库学术会议论文集（B辑）[C];2009年

3 刘滨;位绍文;;我国入侵检测系统(IDS)研究综述[A];全国计算机安全学术交流会论文集（第二十四卷）[C];2009年

4 毛俐e，

本文编号：2140374