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| 一种基于特征选择的入侵检测方法 | |
| 作者姓名： | 崔亚芬 解男男 |
| 作者单位： | 1. 吉林省招生委员会办公室, 长春 130033; 2. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金,吉林省重大科技专项基金 |
| 摘 要： | 针对入侵检测中网络数据高维度、 大规模所带来的问题, 基于特征选择方法Fisher在网络安全数据集中的应用, 提出一种基于特征选择的通用入侵检测框架. 该方法通过提取关键特征, 降低安全数据的维度; 采用K近邻方法作为分类器, 验证特征选择后的检测效果. 实验结果表明, 该方法能在较少特征的情况下达到较高的检测率, 具有较好的可行性. |
| 关 键 词： | 入侵检测 Fisher特征选择 K近邻算法 |
| 收稿时间： | 2014-11-17 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
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