基于稀疏表示的协同入侵检测算法

摘要：

针对现有入侵检测算法误报率较高和鲁棒性较差的问题,提出一种基于稀疏表示的协同入侵检测算法.通过构建正常类和攻击类训练字典获取类别内在本质特征,结合子空间结构理论计算重构误差,从而判定测试样本类别.实验结果表明,该算法能保证较高的检测率和较低的误报率,对不平衡数据集有较好的鲁棒性,对正常行为和异常行为有较好的区分度.

关键词：稀疏表示、子空间、重构误差、入侵检测算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金资助项目06021484,9151009001000007;广东省科技计划基金资助项目2008A060201011

在线出版日期：2012-01-14（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：135-137