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摘要
针对冗余数据冲击下网络入侵数量较大，无法很好地区分正常行为和入侵行为，导致检测准确性差的问题，该文提出一种海量冗余数据冲击下网络入侵检测方法。利用独热编码方式对网络入侵数据进行编码处理，将其转换为数值类型特征。采用PCA算法对海量冗余数据进行压缩，通过数据聚类算法实现网络入侵压缩数据采样，改善海量冗余数据质量，去除网络数据中的噪声；通过改进K-means算法划分数据类簇，筛选内部异常点；利用支持向量机方法为每个类簇构建单分类器，进而判别攻击类型，减少误报率，通过梯度下降法实现网络入侵数据的寻优，实现海量冗余数据冲击下的网络入侵检测。经实验测试结果表明，所提方法可以有效降低网络入侵检测时间，提升检测结果的准确性。
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单位国网青海省电力公司
