一种基于特征集成的异常检测方法

来源 :第九届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会CIHW2010 | 被引量 : 0次 | 上传用户：longbatian911

【摘要】

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提出一种基于特征集成的异常检测方法，将主成份分析(PCA)和快速独立成分分析(FASTICA)与支持向量机分类算法相结合组成两个子分类器，并设计了一种新的特征提取的方法，将设计的特

【作者】

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王飞;钱玉文;王俊文;戴跃伟;王执铨;

【机构】

：

南京理工大学自动化学院，南京 210094

【出处】

：

第九届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会CIHW2010

【发表日期】

：

2010年期

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提出一种基于特征集成的异常检测方法，将主成份分析(PCA)和快速独立成分分析(FASTICA)与支持向量机分类算法相结合组成两个子分类器，并设计了一种新的特征提取的方法，将设计的特征提取方法与SVM相结合组成子分类器，然后采用集成的方法将各子分类器集成，多个特征提取分类模块集成构成一种基于特征集成的异常检测系统.最后采用kddcup99数据集进行仿真，实验证明本检测系统综合各特征提取子分类的优点，具有更好的综合性能.

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