【摘 要】
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针对现有托攻击检测算法在攻击强度较小时正确识别率低、实施成本高的缺点,在基于主成分分析变量选择(Variable-selection using principal component analysis,PCA VarSelec
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004燕山大学信息科学与工程学院计算机教学实验中心,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;河北省计算机虚拟技术与系统集
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针对现有托攻击检测算法在攻击强度较小时正确识别率低、实施成本高的缺点,在基于主成分分析变量选择(Variable-selection using principal component analysis,PCA VarSelect)的基础上,提出一种无需事先知道攻击强度的攻击检测算法.首先,利用PCA VarSelect方法得到每个用户的主成分值;然后,选取主成分值较小范围的用户集,用来确定被攻击物品和评分向量长度;最后,将对被攻击物品评高分的用户集、具有嫌疑评分向量长度的用户集、主成分值较大范围的用户集三者取交,得到攻击用户集.经过实验验证,该算法在去除PCA VarSelect对先验知识依赖的同时,同时也提高了准确率,在面对小规模攻击强度时表现依然良好.
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