本文選題：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流 + 異常檢測�。� 參考：《濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：將非線性流形學(xué)習(xí)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的降維過程,基于局部保持投影(LPP)算法基本思想,提出基于類別信息的監(jiān)督判別LPP(SDLPP)算法;與傳統(tǒng)線性降維算法和傳統(tǒng)流形學(xué)習(xí)算法的結(jié)果進(jìn)行對比,以驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性;建立基于SDLPP算法的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流異常檢測系統(tǒng)實(shí)施模型。結(jié)果表明:SDLPP算法通過多目標(biāo)優(yōu)化,在保證局部保持投影同時實(shí)現(xiàn)類間距離最大與類內(nèi)距離最小,在挖掘低維特征空間嵌入的同時提高了分類效果;非線性的流形學(xué)習(xí)算法能有效挖掘高維數(shù)據(jù)中的低維流形,保證了維數(shù)約減過程中的非線性結(jié)構(gòu);SDLPP算法能夠生成顯式投影映射,泛化性較好,時間復(fù)雜度低,更加適合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng),并可應(yīng)用于實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流入侵檢測模型。
[Abstract]:The nonlinear manifold learning is applied to the dimensionality reduction process of network data flow. Based on the basic idea of local maintenance projection (LPP) algorithm, a supervised discriminant LPP (SDLPP) algorithm based on category information is proposed. The algorithm is compared with the traditional linear dimension reduction algorithm and the traditional manifold learning algorithm to verify the accuracy and stability of the algorithm, and a SDL based on the algorithm is established. The model of network data flow anomaly detection system of PP algorithm is implemented. The results show that the SDLPP algorithm improves the classification effect at the same time, and improves the classification effect while mining the low dimension feature space. The nonlinear manifold learning algorithm can effectively excavate the high dimension through the multi-objective optimization. The low dimensional manifolds in the data guarantee the nonlinear structure of the dimensionality reduction process. The SDLPP algorithm can generate explicit projection mapping, good generalization, low time complexity, and more suitable for network data flow real-time monitoring system, and can be applied to the actual network data flow intrusion detection model.
【作者單位】： 中國人民解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61473149)
【分類號】：TP393.08;TP181

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2004372