共 2 条
基于KPLS的网络入侵特征抽取及检测方法
被引：15
作者：
杨辉华
王行愚
王勇
何倩
不详
机构：
[1] 华东理工大学信息科学与工程学院
[2] 桂林电子工业学院网络信息中心 上海桂林电子工业学院计算机系广西桂林
[3] 上海
[4] 上海桂林电子工业学院网络信息中心广西桂林
[5] 广西桂林
来源：
关键词：
核方法;
核偏最小二乘;
非线性特征抽取;
异常检测;
支持向量机;
D O I：
10.13195/j.cd.2005.03.12.yanghh.003
中图分类号：
TP393.08 [];
学科分类号：
0839 ;
1402 ;
摘要：
从特征抽取的角度研究提高入侵检测性能问题,提出应用核偏最小二乘(KPLS)进行入侵特征抽取和检测的方法.其优点在于KPLS能非线性地抽取输入特征的多个正交分量,并保持与输出类别的相关性,可同时完成入侵特征抽取和判别.将该方法应用于基于Linux主机的入侵检测实验,取得了比SVM和KPCR等方法更好的效果.
引用
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页数：6
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