基于主成分分析的无先验知识的攻击检测算法

摘要：

针对现有托攻击检测算法在攻击强度较小时正确识别率低、实施成本高的缺点,在基于主成分分析变量选择(Variable-selection using principal component analysis,PCA VarSelect)的基础上,提出一种无需事先知道攻击强度的攻击检测算法.首先,利用PCA VarSelect方法得到每个用户的主成分值;然后,选取主成分值较小范围的用户集,用来确定被攻击物品和评分向量长度;最后,将对被攻击物品评高分的用户集、具有嫌疑评分向量长度的用户集、主成分值较大范围的用户集三者取交,得到攻击用户集.经过实验验证,该算法在去除PCA VarSelect对先验知识依赖的同时,同时也提高了准确率,在面对小规模攻击强度时表现依然良好.

关键词：推荐系统、协同过滤、托攻击、主成分分析

所属期刊栏目：37

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学青年基金项目51305383;河北自然科学基金项目F2011203219;教育部博士点专项基金项目20131333120007

在线出版日期：2016-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1402-1406