本文關(guān)鍵詞：入侵檢測中基于SVM的兩級特征選擇方法

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【摘要】：針對入侵檢測中的特征優(yōu)化選擇問題,提出基于支持向量機的兩級特征選擇方法。該方法將基于檢測率與誤報率比值的特征評測值作為特征篩選的評價指標(biāo),先采用過濾模式中的Fisher分和信息增益分別過濾噪聲和無關(guān)特征,降低特征維數(shù);再基于篩選出來的交叉特征子集,采用封裝模式中的序列后向搜索算法,結(jié)合支持向量機選取最優(yōu)特征子集。仿真測試結(jié)果表明,采用該方法篩選出來的特征子集具有更好的分類性能,并有效降低了系統(tǒng)的建模時間和測試時間。
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)廣西無線寬帶通信與信息處理重點實驗室;桂林電子科技大學(xué)廣西信息科學(xué)實驗中心;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測 特征選擇 支持向量機 Fisher分 序列后向搜索
【基金】：廣西自然科學(xué)基金資助項目(2012GXNSFAA053224) 廣西無線寬帶通信與信號處理重點實驗室2014年開放基金資助項目(GXKL0614110)~~
【分類號】：TP393.08;TP181
【正文快照】： 1引言特征選擇是根據(jù)某種準(zhǔn)則從原始特征集中選擇部分最有區(qū)分類別能力的特征[1]。在入侵檢測系統(tǒng)中,特征選擇通過從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中篩選出對分類器分類性能影響最重要的最優(yōu)特征子集,降低特征的維數(shù),減少計算量,提高入侵檢測系統(tǒng)效率。隨著網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)流量越來越大,如何

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