Intrångsdetekteringen måste hantera en stor mängd data, särskilt tekniken för att upptäcka intrång i nätet måste upptäcka alla nätverksdata. Massiv databehandling är flaskhalsen hos nätverksprogramvara och hårdvaruutrustning vid intrångsdetektering. Om vi kan minska datadimensionen i stadiet av dataprovtagning och direkt få information om nätverksdata, kan detektionens effektivitet förbättras avsevärt. I tidningen presenterar vi en SVM intrångsdetekteringsmodell baserad på kompressiv provtagning. Vi använder komprimerad provtagningsmetod i den komprimerade sensorteorin för att implementera funktionskomprimering för nätverksdataflöde så att vi kan få förfinad gles representation. Därefter används SVM för att klassificera komprimeringsresultaten. Denna metod kan realisera upptäckt av nätverk anomali beteende snabbt utan att minska klassificering noggrannhet.
År 2016, Peng et al. REF föreslog en provtagningsmetod i den komprimerade sensorteorin för att implementera funktionskomprimering för nätverksdataflödet så att vi kan få förfinad gles representation.
SVM Intrusion Detection Model Based on Compressed Sampling
{'venue': 'J. Electrical and Computer Engineering', 'journal': 'J. Electrical and Computer Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}