發(fā)布時間：2018-03-18 11:32

  本文選題：正則化概念分解　切入點：聚類算法　出處：《新疆大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：作為一種有效的主動探測網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊防護措施,入侵檢測在變電站信息系統(tǒng)安全防護中得到了廣泛的應(yīng)用.但實際網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)類型的多樣性、非負(fù)性和高維度性等特點使得現(xiàn)有方法存在檢測率低、誤報率高等不足.基于非負(fù)矩陣分解的方法在入侵檢測上取得了較好的效果,卻忽略了嵌入在數(shù)據(jù)局部的幾何結(jié)構(gòu)和標(biāo)記信息.為此,本文提出一種基于圖正則化約束的概念分解算法.通過將數(shù)據(jù)的幾何結(jié)構(gòu)和標(biāo)記信息同時作為約束條件,建立了一種新的概念分解模型,并提出了迭代更新求解算法.通過在網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)集KDD99上的實驗驗證,其結(jié)果展示了所提算法的有效性和魯棒性.
[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.
【作者單位】： 國網(wǎng)嘉興供電公司;武漢凱默電氣有限公司;貴州師范大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61402122)資助項目
【分類號】：TP393.08;TM63

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本文編號：1629445