入侵检测中的混合特征选择算法研究

黎银环; 钟艳花

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入侵检测中的混合特征选择算法研究

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在开放式网络中,高维混合特征的冗余或不相容属性会降低网络入侵检测的效率.为提高入侵检测系统的响应性能,提出一种混合特征选择方法,利用粗糙集形式化描述入侵检测的特征选择,采用信息熵和平均权重分别定义数值型和字符型特征的重要度.算法产生降序特征序列,采用K-means聚类算法评估出优化特征子集.在KDD CUP99数据集上的仿真实验表明,算法有效选择特征子集并缩短了检测时间.

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来源
《微电子学与计算机》 |2012年第9期|51-54|共4页
作者
黎银环; 钟艳花;
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作者单位

广东省江门职业技术学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
粗糙集; 特征选择; 信息熵; 平均权重; 重要度;

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