【摘 要】
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在网络入侵检测中,大量的特征增加了算法在时间和空间上的消耗,其中不相关或冗余的特征还可能导致检测精度下降.针对这个问题,提出了一种面向网络入侵检测的特征选择方法。该方法基于粗糙集理论和遗传算法,从信息论角度定义特征的重要性,并将此度量作为启发式信息对遗传算法的初始群体进行优化,在提高算法收敛速度的同时取得了更优化的结果.在KDD CUP 99数据集上检验了方法的有效性,并使用SVM分类器对选择的特
【机 构】
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厦门大学软件学院 福建厦门 361005 厦门大学计算机科学系 福建厦门 361005
【出 处】
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第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)
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在网络入侵检测中,大量的特征增加了算法在时间和空间上的消耗,其中不相关或冗余的特征还可能导致检测精度下降.针对这个问题,提出了一种面向网络入侵检测的特征选择方法。该方法基于粗糙集理论和遗传算法,从信息论角度定义特征的重要性,并将此度量作为启发式信息对遗传算法的初始群体进行优化,在提高算法收敛速度的同时取得了更优化的结果.在KDD CUP 99数据集上检验了方法的有效性,并使用SVM分类器对选择的特征子集进行有效性评估.实验结果表明,该方法不仅有效降低了入侵检测系统的复杂性,与相关研究对比其检测精度也得到了提高.
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