Data Fusion Approach for Enhanced Anomaly Detection

机译：增强异常检测的数据融合方法

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Anomaly detection is very sensitive for the data because, the feature vector selection is a very influential aspect in the anomaly detection rate and performance of the system. In this paper, we are trying to revise the dataset based on the rough genetic approach. This method improves the quality of the dataset based on the selection of valid input records to enhance the anomaly detection rate. We used rough sets for pre-processing the data and dimensionality reductions. Genetic algorithm is used to select proper feature vectors based on the fitness. The fusion of the soft computing techniques improves the data quality and reduces dimensionality. Empirical results prove that it improves detection rate as well as detection speed.

机译：异常检测对数据非常敏感，因为，特征向量选择是异常检测速率和系统性能的非常有影响力的方面。在本文中，我们正试图根据粗遗传方法修改数据集。该方法基于选择有效输入记录的选择来提高数据集的质量，以提高异常检测率。我们使用粗糙的集合来预处理数据和维度。遗传算法用于基于适合度选择适当的特征向量。软计算技术的融合可提高数据质量并降低维度。经验结果证明它提高了检测率以及检测速度。

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来源
《International Conference on Innovations in Computer Science and Engineering》|2016年||共11页
会议地点
作者
R. Ravinder Reddy; Y. Ramadevi; K.V.N. Sunitha;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-532;
关键词
Anomaly detection; Rough set theory; Genetic algorithm; Feature selection; Classification;

机译：异常检测;粗糙集理论;遗传算法;特征选择;分类;

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