【摘 要】
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特征选择在入侵检测前对数据进行预处理,一方面找出富含信息的特征子集,另一方面提高分类的精度和效率。本文提出一种入侵检测特征选择算法(Feature Selection based on v-SV
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特征选择在入侵检测前对数据进行预处理,一方面找出富含信息的特征子集,另一方面提高分类的精度和效率。本文提出一种入侵检测特征选择算法(Feature Selection based on v-SVM and SPEA2,FSSS),它以多目标遗传算法SPEA2为搜索策略、以SVM为评价标准对数据空间进行压缩,以此去除特征集中存在的不相关和冗余,以提高入侵检测的性能。
Feature Selection Preprocesses data before intrusion detection, on the one hand, to find out a subset of features rich in information and, on the other hand, to improve the accuracy and efficiency of the classification. This paper proposes a feature selection algorithm based on Feature Selection based on v-SVM and SPEA2, which uses the multi-objective genetic algorithm SPEA2 as the search strategy and the SVM as the evaluation criterion to compress the data space to remove the feature set The existence of irrelevance and redundancy to improve intrusion detection performance.
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