【摘 要】
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大数据时代的网络安全问题日趋严重,为了提高入侵检测分类的精确性以及节约分类时间资源,构建了基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的入侵检测模型。该模型中首
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大数据时代的网络安全问题日趋严重,为了提高入侵检测分类的精确性以及节约分类时间资源,构建了基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的入侵检测模型。该模型中首先通过主成分分析对入侵信息进行维归约的预处理,降低了入侵信息的维度、压缩了稀疏矩阵,再利用BP算法对预处理后的数据进行分析测试。仿真实验表明,与粗糙集方法相比,PCA方法对入侵信息的维归约效果更佳,它可以在不降低检测率的同时降低入侵信息维度,减少入侵检测的数据量,达到提高入侵检测时间效率的目的,同时节约了网络节
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