【摘 要】
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针对现有基于神经网络（NN）的入侵检测模型（IDS）所存在的不足，在分析入侵数据固有的特点的基础上，引入主成分分析方法，提出了一种“主成分分析（PCA）-神经网络”的入侵检测数据分类模型
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针对现有基于神经网络（NN）的入侵检测模型（IDS）所存在的不足，在分析入侵数据固有的特点的基础上，引入主成分分析方法，提出了一种“主成分分析（PCA）-神经网络”的入侵检测数据分类模型。该模型中入侵数据得以缩减，神经网络规模得以简化，弥补了现有入侵检测模型所存在的不足。基于KDD＇99数据的仿真试验，验证了该模型的有效性。
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