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基于PCA的特征子集选取及网络入侵检测算法研究
【摘 要】
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随着计算机网络的不断发展,网络安全问题受到了广泛关注。由于网络中数据量的增多,判断入侵数据的难度不断增大,因此亟需一种高效的入侵检测技术来保障网络安全。近年来,机器学习技术已经融入到了许多领域,研究表明,机器学习技术在网络入侵检测领域取得了很好的效果。但是机器学习算法对数据依赖程度较高,由于网络数据特征较多、冗余量大,这会很大程度影响入侵检测的效果,因此对于网络数据特征子集的选取非常具有研究价值。
【出 处】
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天津理工大学
【发表日期】
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2021年01期
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