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.
метод главных компонент, линейный дискриминантный анализ, алгоритм фишера, снижение размерности данных, обнаружение вторжений, анализ сетевого трафика