论文部分内容阅读
针对现有入侵检测算法误报率较高和鲁棒性较差的问题,提出一种基于稀疏表示的协同入侵检测算法。通过构建正常类和攻击类训练字典获取类别内在本质特征,结合子空间结构理论计算重构误差,从而判定测试样本类别。实验结果表明,该算法能保证较高的检测率和较低的误报率,对不平衡数据集有较好的鲁棒性,对正常行为和异常行为有较好的区分度。