本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的Re-FCBF算法在入侵檢測中的應(yīng)用

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【摘要】：為解決入侵檢測領(lǐng)域計(jì)算復(fù)雜度、時(shí)間復(fù)雜度高的難題,達(dá)到更優(yōu)秀的入侵檢測效果,有效降維,在原有的ReFCBF算法的基礎(chǔ)上,提出增強(qiáng)區(qū)分特征間互信息的能力,以在改進(jìn)的Re-ReliefF算法的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)更佳的入侵檢測效果為目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)采用DARPA 2000數(shù)據(jù)集,對(duì)數(shù)據(jù)的41維特征進(jìn)行選擇,采用支持向量機(jī)作為分類器,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該改進(jìn)方法在分類的耗時(shí)和誤報(bào)率略好的情況下,提高了30%的準(zhǔn)確率。
【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測 特征選擇 Re-FCBF算法 冗余 特征權(quán)值
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61163052、61303231、61433012);國家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金項(xiàng)目(U1435215)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 0引言對(duì)于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測來說,需要解決通過何種方法能夠降低系統(tǒng)的時(shí)間復(fù)雜度和計(jì)算復(fù)雜度,提高準(zhǔn)確率。因此,為了解決入侵檢測的效率、準(zhǔn)確率、誤報(bào)率低的情況,把特征選擇引入入侵檢測系統(tǒng)中[1]。特征選擇算法是從一系列特征中挑選出相似性最密切的特征來表示的一個(gè)概念[2]。，

本文編號(hào)：1015074