本文關鍵詞： 智能變電站 入侵檢測 數據降維 自適應共振理論 主成分分析　出處：《電氣應用》2014年21期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：網絡技術的快速發(fā)展使智能變電站信息一體化平臺更為高效和便捷。大量的高級應用帶來了更多的網絡安全問題,入侵檢測是解決這一問題的有效手段。針對目前智能變電站的信息隔離裝置對Web入侵檢測識別準確率不高的情況,提出了基于自適應共振理論與主成分分析的算法模型。入侵檢測系統(tǒng)所使用的訓練和測試數據集大都采用多維數據集,在數據預處理階段往往需要對特征量進行降維處理。該模型可以一次性完成對入侵檢測數據的降維和分類分析,并以KDD 99數據集作為訓練和測試數據集進行仿真實驗,實驗結果表明了模型的有效性,可以改善隔離裝置的入侵檢測效率。
[Abstract]:The rapid development of network technology makes the intelligent substation information integration platform more efficient and convenient . A large number of advanced applications bring more network security problems . The intrusion detection is an effective means to solve this problem .

【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學;國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院;北京科東電力控制系統(tǒng)有限責任公司;
【分類號】：TM76;TM63

【參考文獻】

相關期刊論文 前6條

1 王曉霞;孫德才;唐耀庚;;改進的入侵檢測數據降維方法[J];計算機工程與應用;2011年25期

2 陳曉梅;;入侵檢測中的數據預處理問題研究[J];計算機科學;2006年01期

3 楊富華;彭鋼;;PCA-SVM在網絡入侵檢測中的仿真研究[J];計算機仿真;2011年07期

4 胡潔;;高維數據特征降維研究綜述[J];計算機應用研究;2008年09期

5 張新有;曾華q，

本文編號：1524991