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研究保证网络安全问题,针对网络入侵具有多样性和复杂性,信息冗余十分严重,传统检测方法不能很好消除冗余信息,导致检测时间长和检测正确率低的难题。为了提高检测准确性,将主成分分析和RBF神经网络相结合起来,组成一个集成的网络入侵检测模型。模型首先通过主成分析分析法对网络原始数据进行预处理,降低特征维数、消除冗余信息,将处理后特征作为神经网络的输入,网络入侵类型作为神经网络的输出,建立RBF神经网络入侵检测模型对网络数据进行检测。在Matlab平台上,采用权威网络入侵数据DARPA数据集对集成模型进行预试