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基于卡方检验和LDOF算法的入侵检测技术研究

论文摘要

为了解决入侵检测领域中数据维度较高问题,本文提出了一种方法,首次将卡方检验和LDOF算法结合在一起用于入侵检测领域。先利用卡方检验进行特征选择,然后计算每条数据对象的LDOF因子,最后检测出异常数据。最终的实验结果表明,LDOF算法和卡方检验算法相结合的入侵检测方法在处理网络高维数据时,不仅可以有效地检测出异常数据,并且有着更快的检测速度和较低的误检率。

论文目录

  • 1 研究现状
  • 2 LDOF算法介绍
  • 3 LDOF算法改进
  •   1)单变量特征选择
  •     （1）信息增益和信息增益比
  •     （2）距离相关系数
  •     （3）PCA
  •   2)线性模型和正则化
  •     （1）线性模型和正则化
  •     （2）决策树和GBDT等算法
  •   3)集成学习方法
  • 4 实验验证
  •   4.1 实验环境和条件
  •   4.2 数据预处理及实验过程
  •   4.3 数据归一化处理
  •   4.4 实验结果
  • 5 总结

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 胡天宇,刘嵩

    关键词: 入侵检测,卡方检验

    来源: 齐鲁工业大学学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 互联网技术

    单位: 齐鲁工业大学(山东省科学院)计算机科学与技术学院

    基金: 山东省高等学校科研发展计划项目（J18KA360）

    分类号: TP393.08

    DOI: 10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2019.03.010

    页码: 62-69

    总页数: 8

    文件大小: 915K

    下载量: 127

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/88fe5fb1ee8af81aacb83d18.html