融合PCA和LDA的入侵检测算法

针对目前单个IDS在入侵特征提取和检测效率上存在的问题,提出了一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的入侵检测算法。利用PCA和LDA提取入侵特征,通过KNN分类器给出初步的识别结果,接着采用D-S证据理论对识别结果进行融合,得出最终识别结果。通过在KDD CUP’99的标准入侵检测数据集上的实验表明,该方法提高了入侵检测率,同时降低了误报率,性能优于单一的分类器。