【摘要】：許多分類方法在低維數(shù)據(jù)上難以進(jìn)行分類,但通過(guò)核函數(shù)擴(kuò)展到高維空間,可以克服低維數(shù)據(jù)分類的局限性,并可直接運(yùn)用于入侵檢測(cè)。提出了一種基于核表示的協(xié)同入侵檢測(cè)方法,該方法可以看作是傳統(tǒng)的基于表示方法的非線性擴(kuò)展。協(xié)同入侵檢測(cè)方法的主要模塊有數(shù)據(jù)收集器、數(shù)據(jù)預(yù)處理、檢測(cè)模塊和處理模塊。實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明,提出的協(xié)同入侵檢測(cè)方法具有較高的檢測(cè)率和較低的時(shí)間復(fù)雜度。
[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.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(10451009001004804) 教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開發(fā)基金項(xiàng)目(110411)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 毛俐e，

本文編號(hào)：2140374