| 基于PCA与FCM的入侵检测样本数据压缩方法 |
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| 引用本文： | 叶清,吴晓平,叶晓慧,郭江威. 基于PCA与FCM的入侵检测样本数据压缩方法[J]. 海军工程大学学报, 2012, 0(5): 25-30 |
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| 作者姓名： | 叶清 吴晓平 叶晓慧 郭江威 |
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| 作者单位： | 海军工程大学信息安全系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61100042;71171198) |
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| 摘 要： | 采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法。该方法首先采用主成分分析法对数据冗余特征进行压缩,然后采用模糊C-均值聚类算法对冗余样本进行压缩,由此可挖掘入侵检测样本数据中的关键特征和关键样本。通过KDD CUP99数据集测试证明:数据双向压缩可减少入侵检测分类器的计算量,进而可提高其实时检测性能和检测推断的准确性。
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| 关 键 词： | 入侵检测 主成分分析法 模糊C-均值算法 |
A compression approach to intrusion detection of sample data according to PCA and FCM |
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| YE Qing,WU Xiao-ping,YE Xiao-hui,GUO Jiang-wei. A compression approach to intrusion detection of sample data according to PCA and FCM[J]. Journal of Naval University of Engineering, 2012, 0(5): 25-30 |
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| Authors: | YE Qing WU Xiao-ping YE Xiao-hui GUO Jiang-wei |
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| Affiliation: | (Dept.of Information Security,Naval Univ.of Engineering,Wuhan 430033,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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