基于PLS特征提取的网络异常入侵检测CVM模型

发布时间：2019-07-12 13:14

【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1 538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.
[Abstract]:In order to improve the level of network security protection, a combined anomaly intrusion detection method based on partial least squares (PLS) method and kernel vector machine (CVM) is proposed. Firstly, the PLS algorithm is used to extract the principal components of the network data and construct the feature set, and then the anomaly intrusion detection model of the signature set is constructed by using CVM, and then the abnormal intrusion detection and judgment are completed. The simulation results show that the proposed method has the large-scale data processing ability of CVM, and the detection performance is about the same as that of L1-SVM and L2-SVM, especially when the principal component fraction is 1538, it can maintain a relatively high detection level, which verifies the effectiveness and feasibility of the proposed method for abnormal intrusion detection.
【作者单位】： 中国人民解放军后勤工程学院;空军工程大学空管领航学院;
【基金】：陕西省自然科学基础研究计划项目(2015JM7364)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2513726