【摘 要】
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由于入侵检测中具有原始数据量大、维度较高、冗余度较大等特点,导致传统的入侵检测算法面对海量数据时检测识别度低,运行时间长,性能较差。为此,文中提出了一种将压缩感知和
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由于入侵检测中具有原始数据量大、维度较高、冗余度较大等特点,导致传统的入侵检测算法面对海量数据时检测识别度低,运行时间长,性能较差。为此,文中提出了一种将压缩感知和最小二乘支持向量机应用于入侵检测系统的方法。其创新点主要在于：引入压缩采样技术提取原始数据特征,在保留原数据主要特征的前提下,将高维数据转化为低维数据;利用最小二乘支持向量机直接在观测域中训练和分类数据,且核函数通过组合核函数构建。仿真结果表明,运用压缩感知进行特征提取能够极大保留原始特征,而最小二乘支持向量机能够在不损失精度的前提下加速分类。
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