發(fā)布時(shí)間：2017-10-28 12:11

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

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

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)是繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)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(guó)家重點(diǎn)發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一,其應(yīng)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(luò)入侵等安全問(wèn)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(cè)模型。該模型把物聯(lián)網(wǎng)中的入侵檢測(cè)分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和數(shù)據(jù)分類3部分。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要解決數(shù)據(jù)的歸一化和冗余數(shù)據(jù)等問(wèn)題;特征提取的主要目標(biāo)是降維,以減少數(shù)據(jù)分類的時(shí)間;數(shù)據(jù)分類中引入平衡二叉決策樹(shù)支持向量機(jī)(SVM)多分類算法,選用BDTSVM算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明,選用BDT-SVM多分類算法可以提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的精度;通過(guò)特征提取,在保證精度的前提下,減少了檢測(cè)時(shí)間。
【作者單位】： 福州大學(xué)至誠(chéng)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系;網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)信息安全福建省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測(cè) 平衡二叉決策樹(shù) 支持向量機(jī) 物聯(lián)網(wǎng)安全
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金[61075022] 福建省教育廳科技項(xiàng)目[2014JB14224]
【分類號(hào)】：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(xué)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(lǐng)了信息產(chǎn)業(yè)革命的第三次浪潮,成為未來(lái)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施。但物聯(lián)網(wǎng)的研究與實(shí)際應(yīng)用目前仍處于初級(jí)階段,很多理論和技術(shù)有待于進(jìn)一步突破,其中較為突出的是物聯(lián)網(wǎng)中核心網(wǎng)絡(luò)的信

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1108166