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申请/专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
摘要：一种基于KPCA算法的SYNFlood攻击检测方法及系统，所述方法包括：步骤1：收集历史TCP连接数据；步骤2：对所述历史TCP连接数据中的数据进行数据预处理，构建TCP连接特征向量，并将所述初始数据集划分为训练集和测试集；步骤3：利用KPCA算法对构建好的所述TCP连接特征向量进行特征提取，提取出低维空间中的主成分特征向量；步骤4：利用提取到的所述主成分特征向量、所述训练集以及测试集对分类器模型进行训练与优化；步骤5：获取目标网络的实时TCP连接数据，将所述实时TCP连接数据输入到完成优化和训练中的所述分类器模型中，得到SYNFlood攻击的检测结果。本发明通过KPCA算法对TCP连接特征向量进行核主成分分析，能够提高分类器分类结果的效率和准确率。
主权项：1.一种基于KPCA算法的SYNFlood攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集历史TCP连接数据；步骤2：对所述历史TCP连接数据中的数据进行数据预处理，构建TCP连接特征向量，生成初始数据集，并将所述初始数据集划分为训练集和测试集，所述预处理包括去噪处理、标准化处理；步骤3：利用KPCA算法对构建好的所述TCP连接特征向量进行特征提取，提取出低维空间中的主成分特征向量；步骤4：利用提取到的所述主成分特征向量、所述训练集以及测试集对分类器模型进行训练与优化，所述分类器模型用于区分正常TCP连接与异常TCP连接；步骤5：获取目标网络的实时TCP连接数据，将所述实时TCP连接数据输入到完成优化和训练中的所述分类器模型中，得到SYNFlood攻击的检测结果，所述检测结果包括：发生SYNFlood攻击和未发生SYNFlood攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于KPCA算法的SYN Flood攻击检测方法及系统
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