【摘 要】
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文章将NMF算法与主成分分析算法相结合,对NMF算法的初始化问题进行优化,并应用于入侵检测中。针对如何确定保留基的个数K和NMF矩阵初始化的问题,文章研究了改进后的NMF算法在网络入侵领域的应用。为实现定性分析,文章将KDD数据集记录从高维空间降至低维空间,然后在低维空间中展示数据特征。为实现定量分析,文章将数据通过SVM进行分类处理,生成检测报告,证明了改进后的NMF算法在检测率和效率上比原有算
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,广西密码学与信息安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目[61472032],广西密码学与信息安全重点实验室研究课题[GCIS201609]
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文章将NMF算法与主成分分析算法相结合,对NMF算法的初始化问题进行优化,并应用于入侵检测中。针对如何确定保留基的个数K和NMF矩阵初始化的问题,文章研究了改进后的NMF算法在网络入侵领域的应用。为实现定性分析,文章将KDD数据集记录从高维空间降至低维空间,然后在低维空间中展示数据特征。为实现定量分析,文章将数据通过SVM进行分类处理,生成检测报告,证明了改进后的NMF算法在检测率和效率上比原有算法有所提高。
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