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入侵检测系统中基于PCA和C-SSGA的双向数据压缩
被引量:
2
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作者
朱永宣
单莘
郭军
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期123-127,共5页
针对入侵检测数据中的冗余特征和冗余实例,提出一种基于主成分分析和混合稳态遗传算法的双向数据压缩方法.利用主成分分析对特征进行压缩,有效地去除特征之间的冗余性;用混合稳态遗传算法进行实例压缩,大大缩减了实例的数量;提出一个基...
针对入侵检测数据中的冗余特征和冗余实例,提出一种基于主成分分析和混合稳态遗传算法的双向数据压缩方法.利用主成分分析对特征进行压缩,有效地去除特征之间的冗余性;用混合稳态遗传算法进行实例压缩,大大缩减了实例的数量;提出一个基于神经网络的入侵检测系统模型,该模型具有多分类、易于更新系统及快速适应新型入侵的特点.在KDD CUP’99上的实验表明,提出的方法是有效的,可以用于处理大数据集的压缩问题.
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关键词
入侵检测系统
混合稳态遗传算法
主成分分析
神经网络
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职称材料
题名
入侵检测系统中基于PCA和C-SSGA的双向数据压缩
被引量:
2
1
作者
朱永宣
单莘
郭军
机构
北京邮电大学信息工程学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期123-127,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60475007)
教育部跨世纪人才基金资助项目
文摘
针对入侵检测数据中的冗余特征和冗余实例,提出一种基于主成分分析和混合稳态遗传算法的双向数据压缩方法.利用主成分分析对特征进行压缩,有效地去除特征之间的冗余性;用混合稳态遗传算法进行实例压缩,大大缩减了实例的数量;提出一个基于神经网络的入侵检测系统模型,该模型具有多分类、易于更新系统及快速适应新型入侵的特点.在KDD CUP’99上的实验表明,提出的方法是有效的,可以用于处理大数据集的压缩问题.
关键词
入侵检测系统
混合稳态遗传算法
主成分分析
神经网络
Keywords
intrusion detection system
combined steady-state genetic algorithm(C-SSGA)
principal component analysis(PCA)
neural networks
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
入侵检测系统中基于PCA和C-SSGA的双向数据压缩
朱永宣
单莘
郭军
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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