【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量的日益增大從而導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜和時(shí)間復(fù)雜度高的問題,特征選擇是降低高維數(shù)據(jù)計(jì)算復(fù)雜度的有效方法之一,本文提出一種面向入侵檢測領(lǐng)域的兩階段特征選擇方法,通過Relief F消除冗余特征和FCBF算法選擇特征子集的結(jié)合方法,目標(biāo)是達(dá)到在不減少入侵檢測效果的情況下通過降維減少時(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)采用KDD CUP 99數(shù)據(jù)集,對數(shù)據(jù)的41維特征進(jìn)行選擇,采用支持向量機(jī)作為分類器,結(jié)果表明所提出的方法能夠在保證分類準(zhǔn)確率的情況下,減少至少20%計(jì)算時(shí)間。
[Abstract]:With the increasing amount of network data, which leads to the complexity of computation and high complexity of time, feature selection is one of the effective methods to reduce the computational complexity of high-dimensional data. In this paper, a two-stage feature selection method for intrusion detection is proposed, which combines Relief F to eliminate redundant features and FCBF algorithm to select feature subsets. The goal is to reduce the time complexity by reducing the dimension without reducing the intrusion detection effect. The experimental results show that the proposed method can reduce the computing time by at least 20% under the condition that the classification accuracy is guaranteed by using support vector machine (SVM) as the classifier and the KDD CUP 99 dataset is used to select the 41-dimensional feature of the data.
【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】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61163052,61303231,61433012);國家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金項(xiàng)目(U1435215)
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2402934