基于PCA与改进的最近邻法则的异常检测

摘要：

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,先对预处理数据进行标准化变换,然后应用主成份分析(PCA)抽取入侵特征,最后应用一种改进的最近邻分类方法--基于中心的最近邻分类法(CNN)检测入侵.利用KDD Cup'99数据集,将PCA删与PCA+NN、PCA+SVM、标准SVM进行比较,结果显示,在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维,且在各种方法中,PCA与CNN的结合能得到最优的入侵检测性能.

关键词：入侵检测、异常检测、主成份分析、基于中心的最近邻分类器

所属期刊栏目：29

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-07-17（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：2502-2504