【摘 要】
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提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法，应用主分量分析（PCA）和核主分量分析（KPCA）抽取入侵特征，再应用支持向量机（SVM）检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换，而KPCA通过核函数
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,桂林电子工业学院计算机系
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提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法，应用主分量分析（PCA）和核主分量分析（KPCA）抽取入侵特征，再应用支持向量机（SVM）检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换，而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD99数据集，将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较，结果显示：在不降低分类器性能的情况下，特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中，KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。
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