Редукция размерности пространства состояний в задачах анализа сетевого трафика
| Rok vydání: | 2011 |
|---|---|
| Předmět: |
АЛГОРИТМ ФИШЕРА
СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ ДАННЫХ METHOD OF PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PCA МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ DECREASE IN DIMENSION OF THE DATA ЛИНЕЙНЫЙ ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ FISHER'S LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS LDA АНАЛИЗ СЕТЕВОГО ТРАФИКА ОБНАРУЖЕНИЕ ВТОРЖЕНИЙ DETECTION OF INTRUSIONS THE ANALYSIS OF THE NETWORK TRAFFIC |
| DOI: | 10.24412/fgp5najfjcu |
| Popis: | Статья посвящена рассмотрению возможности уменьшения числа характеристик используемых при анализе состояния системы. Задача снижения числа характеристик очень важна при разработке и создании систем обнаружения вторжений: С увеличением числа характеристик улучшается качество систем обнаружения вторжений, с одной стороны, и уменьшается призводительность и быстродействие, с другой стороны. Рассмотрены два метода: метод главных компонент (principal component analysis PCA) и линейный дискриминантный анализ Фишера (Fisher's linear discriminant analysis LDA). Проводится оценка эффективности этих методов и примеры их практического использования при анализе сетевого трафика. The article is devoted consideration of possibility of reduction of number of characteristics used at the analysis of a system. The problem of decrease in number of characteristics is very important by working out and creation of systems of intrusions detection: With increase in number of characteristics quality of systems of intrusions detection improves on the one hand and speed decreases on the other hand. Two methods are considered: Method of principal component analysis (PCA) and Fisher's linear discriminant analysis (LDA). The estimation of efficiency of these methods and examples of their practical use is spent at the analysis of the network traffic. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|