为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理，提出了一种改进的快速独立成分分析(FastICA)算法，采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失，并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述，分析了算法的时间复杂度。实验结果表明，该方法可有效减少数据信息损失，具有迭代次数少、收敛速度快等优点，可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。
2022-03-09 16:03:41
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用UNSW数据集进行入侵检测，运用各种组合模型，精确度能达到90%以上，运用比较流行的神经网络模型分别进行了测试
2022-02-25 15:22:24
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KDD CUP99数据集：是网络入侵检测领域的事实Benckmark，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础。
UNSW_NB15数据集：是综合性的网络攻击流量数据集，包括训练数据和测试数据，被广泛应用于异常入侵检测。相比于KDD99和NSL KDD数据集更适合相关研究人员用于入侵检测系统的研究。
2022-02-25 15:18:09
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部分内容见https://blog.csdn.net/guansheng123/article/details/123074212
2022-02-22 22:00:19
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毕业设计
毕业设计-基于监督学习的网络入侵检测系统（0day收集器）##机器学习方面用的技术比较低，只是scikit-learn里面的svm用了一下，开始的时候用knn来着，当现在样本##数据方面发现陈讲的“在大公司里”百分之八十的时间都在洗数据，卧槽我现在简直是花了百分之九十SQL注入样本还好，正常请求是火狐插件代理日志中正则匹配出来的。搞出来一千多条……
2022-02-22 21:52:59
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