一种基于改进流形学习方法的云计算入侵检测模型

摘要：

基于互联网的超级计算模式云计算引起了人们极大的关注,也面临着越来越多的安全威胁.主要构建能够适应云计算环境的入侵检测系统框架.将非线性流形学习算法引入本课题提出的模型,作为特征提取模块对云计算环境下采集的网络数据进行预处理;给出经典流形学习算法LLE的改进研究,以提高后续分类性能.实验表明,该算法是可行和高效的.

关键词：云计算、入侵检测、流形学习

所属期刊栏目：37

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家十一五科技支撑计划项目2007BAK34B06;国家自然科学基金60703086;南京邮电大学攀登计划项目NY208009

在线出版日期：2011-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：59-62