[00287851]基于改进的字典学习的入侵检测方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201710137000.X

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：南京邮电大学

所在地：江苏南京市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

本发明公开了一种基于改进的字典学习的入侵检测方法，包括数据预处理步骤、稀疏特征提取步骤、数据检测步骤；首先收取标准数据集作为本方法训练集和测试集，然后用字典学习的方法对高维数据约简冗余信息以达到稀疏特征选择的目的；字典学习是一个双目标优化的复杂问题，使用分布式快速求解算法‑‑交替方向乘子法(ADMM)作为其求解框架，可以在加快大字典的训练速度的同时保证求解的精度；将提取出的具有高判别能力的稀疏特征作为机器学习分类器的输入，分类器使用支持向量机(SVM)，从而得到一个具有低复杂度、高表示能力的入侵检测模型，最终实现降低入侵检测的误报率、提高检测率、减少计算时间和存储开销。

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