基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法

摘要：

为精确识别具体的攻击行为,提高入侵行为的识别率,提出一种基于PCA-2KPCA-SVM的pod入侵高精度检测方法.根据样本的不同分布特点选择不同的PCA方法,进行特征抽取和降维预处理;对于所有入侵行为样本,将pod入侵样本同其它入侵行为样本及正常样本做一对一分组;所有小组均使用PCA-PSO-SVM方法训练,将训练效果不佳的小组使用2KPCA-SVM方法训练,根据每个小组的训练方法对测试样本进行检测.实验结果表明,该方法可以精确识别pod入侵行为,可推广到对其它入侵行为的高精度检测.

关键词：主成分分析、核主成份分析、支持向量机、入侵检测、高精度

所属期刊栏目：38

分类号：TP368.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省产学研联创基金项目BY2013015-40

在线出版日期：2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2092-2098