基于平衡二叉决策树SVM算法的物联网安全研究

发布时间：2017-10-28 12:11

  本文关键词：基于平衡二叉决策树SVM算法的物联网安全研究

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【摘要】：物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业革命。目前,物联网已经被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一,其应用范围几乎覆盖了各行各业。物联网中存在的网络入侵等安全问题日趋突出,在大数据背景下,文章提出一种适用于物联网环境的入侵检测模型。该模型把物联网中的入侵检测分为数据预处理、特征提取和数据分类3部分。数据预处理主要解决数据的归一化和冗余数据等问题;特征提取的主要目标是降维,以减少数据分类的时间;数据分类中引入平衡二叉决策树支持向量机(SVM)多分类算法,选用BDTSVM算法对网络入侵数据进行训练和检测。实验表明,选用BDT-SVM多分类算法可以提高入侵检测系统的精度;通过特征提取,在保证精度的前提下,减少了检测时间。
【作者单位】： 福州大学至诚学院计算机工程系;网络系统信息安全福建省高校重点实验室;
【关键词】： 入侵检测 平衡二叉决策树 支持向量机 物联网安全
【基金】：国家自然科学基金[61075022] 福建省教育厅科技项目[2014JB14224]
【分类号】：TP391.44;TN915.08
【正文快照】： 0引言物联网的概念自1999年由麻省理工学院(MIT)首次提出后,在世界范围内得到了快速发展。它引领了信息产业革命的第三次浪潮,成为未来社会发展的基础设施。但物联网的研究与实际应用目前仍处于初级阶段,很多理论和技术有待于进一步突破,其中较为突出的是物联网中核心网络的信

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本文编号：1108166