本文關(guān)鍵詞：改進的Re-FCBF算法在入侵檢測中的應用

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【摘要】：為解決入侵檢測領域計算復雜度、時間復雜度高的難題,達到更優(yōu)秀的入侵檢測效果,有效降維,在原有的ReFCBF算法的基礎上,提出增強區(qū)分特征間互信息的能力,以在改進的Re-ReliefF算法的基礎上,實現(xiàn)更佳的入侵檢測效果為目標。實驗采用DARPA 2000數(shù)據(jù)集,對數(shù)據(jù)的41維特征進行選擇,采用支持向量機作為分類器,實驗結(jié)果表明,該改進方法在分類的耗時和誤報率略好的情況下,提高了30%的準確率。
【作者單位】： 新疆大學信息科學與工程學院;
【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】：國家自然科學基金項目(61163052、61303231、61433012);國家自然科學基金聯(lián)合基金項目(U1435215)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言對于網(wǎng)絡入侵檢測來說,需要解決通過何種方法能夠降低系統(tǒng)的時間復雜度和計算復雜度,提高準確率。因此,為了解決入侵檢測的效率、準確率、誤報率低的情況,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概念[2]。，

本文編號：1015074