入侵检测建模过程中特征提取最优化评估

摘要：

在入侵检测建模过程中,特征提取是一个重要的步骤.特征提取有利于提高入侵检测的效率和准确性,好的特征可以在特征空间提供完美的分类独立性.但在以往的入侵检测模型评估中,对原始数据的特征提取并没有涉及提取的标准和原则.文章利用KDD数据集,针对不同种类的网络入侵攻击,使用经典聚类算法对特征提取的特征类别进行比较,以获取该领域的知识.

关键词：特征提取、聚类算法、异常检测、无指导学习

所属期刊栏目：32

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：150-151,168