【摘 要】
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网络入侵检测数据往往含有大量的不相关性或冗余性，使模型训练和检测需耗费大量计算。特征选择可去除不相关特征和冗余特征，在不降低模型正确性的同时提高检测效率。提出一
【机 构】
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浙江工业大学 计算机科学与技术学院,浙江杭州310023
【出 处】
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第三届中国计算机网络与信息安全学术会议(CCNIS2010)
论文部分内容阅读
网络入侵检测数据往往含有大量的不相关性或冗余性，使模型训练和检测需耗费大量计算。特征选择可去除不相关特征和冗余特征，在不降低模型正确性的同时提高检测效率。提出一种基于数据不一致率的快速特征选择方法，根据不同特征子集划分数据集的不一致率大小，直接选择最优特征集，消除不相关及冗余的特征。最后利用KDD99入侵检测数据集实验测试，通过与基于数据相关性的特征选择方法的对比分析，说明了基于数据不一致率方法的高效性。
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