基于KPCA和SVM的网络入侵检测研究

摘要：

研究无线网络安全检测,针对入侵检测存在先验知识少的情况下推广能力差的问题,为了保证网络运行的安全性,提出了利用核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)相结合进行入侵检测的方法.首先用核主元分析对输入变量进行特征提取,消除变量之间的相关性,然后运用网格算法对核参数进行了寻优,通过交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择,最后利用所建立好的模型进行预测.利用方法对KDD CUP99数据集进行仿真实验,与传统算法相比,方法对网络入侵检测有很高的识别率,为网络入侵检测提供了依据.

关键词：核主成分分析、支持向量机、入侵检测

所属期刊栏目：27

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：105-107