基于特征选择和支持向量机的入侵检测方法

摘要：

为去除网络入侵数据集中的冗余和噪声特征，降低数据处理难度和提高检测性能，提出一种基于特征选择和支持向量机的入侵检测方法。该方法采用提出的特征选择算法选取最优特征组合，并以支持向量机为分类器建立模型，应用于入侵检测系统。仿真结果表明，本文方法不仅可以减少特征维数，降低训练和测试时间，还能提高入侵检测的分类准确率。

关键词：特征选择、支持向量机、入侵检测

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金2012GXNSFAA053224；广西教育厅基金201010LX156,CD10066X。

在线出版日期：2014-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6-8,12