基于主成分分析和多层感知机神经网络的入侵检测方法研究

作者：刘辉

来源：软件工程, 2020, 23(07): 10-9.

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2020.07.002

• 入侵检测
• 主成分分析
• 神经网络
• PCA-MLP模型

针对现有入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)检测方法准确率低,泛化能力弱,收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出基于PCA(Principal Component Analysis)和多层感知机神经网络(MLP)的入侵检测模型。该模型首先对数据进行预处理和降维,然后使用该PCA-MLP模型进行训练并使用测试集测试模型的准确率,最后优化分类器的性能。实验表明,该模型可以提高入侵检测系统的准确率,具有很强的泛化能力。

• 单位
  上海理工大学