| 基于半监督降维技术的网络入侵检测方法 |
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| 引用本文： | 贾伟峰,李杰,童彬.基于半监督降维技术的网络入侵检测方法[J].计算机应用与软件,2013(10). |
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| 作者姓名： | 贾伟峰 李杰 童彬 |
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| 作者单位： | 1. 安阳师范学院 河南 安阳455000
2. 电子科技大学计算机科学与工程学院 四川 成都610054 |
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| 基金项目： | 河南省科技厅基础与前沿研究项目(112300410129)；河南省教育厅自然科学研究计划项目(2011B520001)。 |
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| 摘 要： | 针对网络入侵检测中的高维数据处理问题,提出基于半监督降维技术和BP神经网络的入侵检测方法,该方法主要有两个优点:实时性更高;训练样本标记工作量更小。对半监督降维技术背后的数学原理进行解释,并论述其在网络入侵检测中应用的适用性。对比实验表明:在少量标记样本和大量未标记样本的支持下,半监督降维技术能够在降低维数的同时保持入侵检测性能,从而大幅降低入侵检测的训练和检测时间。
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| 关 键 词： | 半监督 降维 网络入侵检测 BP神经网络 机器学习 |
NETWORK INTRUSION DETECTION METHOD BASED ON SEMI-SUPERVISED DIMENSIONALITY REDUCTION |
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| Jia Weifeng
,
Li Jie
,
Tong Bin.NETWORK INTRUSION DETECTION METHOD BASED ON SEMI-SUPERVISED DIMENSIONALITY REDUCTION[J].Computer Applications and Software,2013(10). |
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| Authors: | Jia Weifeng Li Jie Tong Bin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Semi-supervised Dimensionality reduction Network intrusion detection BP neural networks Machine learning |
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