【摘 要】
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提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,先对预处理数据进行标准化变换,然后应用主成份分析（PCA）抽取入侵特征,最后应用一种改进的最近邻分类方法——基于中心的最近邻分类
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提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,先对预处理数据进行标准化变换,然后应用主成份分析（PCA）抽取入侵特征,最后应用一种改进的最近邻分类方法——基于中心的最近邻分类法（CNN）检测入侵。利用KDDCup＇99数据集,将PCA＋CNN与PCA＋NN、PCA＋SVM、标准SVM进行比较,结果显示,在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维,且在各种方法中,PCA与CNN的结合能得到最优的入侵检测性能。
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