基于Relief-SBS特征选择算法的入侵检测方法研究

杨云峰

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入侵检测技术作为网络安全领域的焦点,在不同的环境中发挥着极其重要的作用.入侵检测数据的特征选择方法,直接影响着入侵检测的效率.在综合统计相关性的特征选择算法(Relief)和顺序后向搜索算法(SBS)的基础上提出基于Relief与顺序后向搜索的特征选择算法(Relief-SBS),该算法在每一轮迭代后去除一个特征,并在每一轮迭代中,采用Relief算法的结果作为特征的评估标准,仿真实验表明,该特征选择算法提高了入侵检测效率,它为入侵检测技术这一长期目标提供相关技术支持.

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来源
《河池学院学报》 |2013年第2期|80-85|共6页
作者
杨云峰;
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作者单位

河池学院计算机与信息科学系,广西宜州546300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
特征选择; 入侵检测; 统计相关性; 顺序后向搜索;

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