本文選題：入侵檢測(cè) + 特征選擇　； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2015年03期

【摘要】：基于ReliefF的入侵特征選擇方法,結(jié)合入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集類內(nèi)緊密和類外差距大的特點(diǎn),通過(guò)對(duì)入侵特征權(quán)重計(jì)算的優(yōu)化,提出一種改進(jìn)算法:Re-ReliefF算法,解決了網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域數(shù)據(jù)維度導(dǎo)致處理效率較低的問(wèn)題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在安全測(cè)試數(shù)據(jù)集下,改進(jìn)算法相對(duì)傳統(tǒng)算法在性能上有一定提高.
[Abstract]:The intrusion feature selection method based on ReliefF, combined with the characteristics of close in class and wide gap between classes in intrusion detection data set, and by optimizing the weight calculation of intrusion feature, an improved algorithm called: Re-ReliefF algorithm is proposed. It solves the problem of low processing efficiency caused by data dimension in network security field. The experimental results show that the performance of the improved algorithm is better than that of the traditional algorithm under the security test data set.
【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61163052;61303231);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):61433012);國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金(批準(zhǔn)號(hào):U1435215) 新疆維吾爾自治區(qū)青年科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):2014731002) 新疆大學(xué)多語(yǔ)種實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題和新疆大學(xué)校級(jí)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1872671