10.3969/j.issn.1671-1122.2016.01.002
一种基于偏最小二乘的网络入侵检测方法分析
由于网络应用的日益广泛,网络安全在计算机网络中的作用越来越重要.通过对网络数据流的分析和鉴别,进而甄别出入侵行为是网络安全研究的一个重要方向.当网络遭受来自外部的入侵时,入侵数据可以视为叠加在正常网络流量上的一个非线性扰动,其扰动强度受入侵时间、入侵数据流量大小影响.因此我们可以利用非线性理论和模型,建立网络非线性数据的模型,通过参数拟合发现异常数据流.文章在网络入侵检测中引入了非线性回归方法——偏最小二乘,来预测网络行为.同时在偏最小二乘的残差计算中采用了Kullback-Leibler散度作为迭代计算标准,提升了检测速度和精度.
散度、偏最小二乘、入侵检测、网络安全
TP309(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61303227;西南大学博士启动基金swu1114033;中央高校基本科研业务费XDJK2014C039、XDJK2016C045
2016-05-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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