本文關(guān)鍵詞：基于平衡二叉決策樹SVM算法的物聯(lián)網(wǎng)安全研究

  更多相關(guān)文章： 入侵檢測 平衡二叉決策樹 支持向量機 物聯(lián)網(wǎng)安全

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)是繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)和移動通信之后的又一次信息產(chǎn)業(yè)革命。目前,物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)被正式列為國家重點發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一,其應用范圍幾乎覆蓋了各行各業(yè)。物聯(lián)網(wǎng)中存在的網(wǎng)絡入侵等安全問題日趨突出,在大數(shù)據(jù)背景下,文章提出一種適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的入侵檢測模型。該模型把物聯(lián)網(wǎng)中的入侵檢測分為數(shù)據(jù)預處理、特征提取和數(shù)據(jù)分類3部分。數(shù)據(jù)預處理主要解決數(shù)據(jù)的歸一化和冗余數(shù)據(jù)等問題;特征提取的主要目標是降維,以減少數(shù)據(jù)分類的時間;數(shù)據(jù)分類中引入平衡二叉決策樹支持向量機(SVM)多分類算法,選用BDTSVM算法對網(wǎng)絡入侵數(shù)據(jù)進行訓練和檢測。實驗表明,選用BDT-SVM多分類算法可以提高入侵檢測系統(tǒng)的精度;通過特征提取,在保證精度的前提下,減少了檢測時間。
【作者單位】： 福州大學至誠學院計算機工程系;網(wǎng)絡系統(tǒng)信息安全福建省高校重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測 平衡二叉決策樹 支持向量機 物聯(lián)網(wǎng)安全
【基金】：國家自然科學基金[61075022] 福建省教育廳科技項目[2014JB14224]
【分類號】：TP391.44;TN915.08
【正文快照】： 0引言物聯(lián)網(wǎng)的概念自1999年由麻省理工學院(MIT)首次提出后,在世界范圍內(nèi)得到了快速發(fā)展。它引領了信息產(chǎn)業(yè)革命的第三次浪潮,成為未來社會發(fā)展的基礎設施。但物聯(lián)網(wǎng)的研究與實際應用目前仍處于初級階段,很多理論和技術(shù)有待于進一步突破,其中較為突出的是物聯(lián)網(wǎng)中核心網(wǎng)絡的信

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本文編號：1108166