基于快速属性约简的网络入侵特征选择

摘要：

高维网络数据中的无关属性和冗余属性会导致入侵检测速度慢及效率低下.为解决该问题,提出一种基于快速属性约简的网络入侵特征选择方法.以网络数据的条件属性与类别属性之间的互信息为度量去除无关属性,采用基于粗糙集正区域的属性重要性计算公式作为启发信息,设计一种快速属性约简算法去除网络数据的冗余属性,实现网络入侵特征子集的优化选择.在KDD CUPi 999数据集上的仿真实验结果表明,该方法能有效去除网络数据中的无关属性和冗余属性,具有较高的入侵检测率和较低的误报率.

关键词：互信息、粗糙集、属性约简、特征选择、网络入侵检测

所属期刊栏目：37

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金资助项目2009JM7007

在线出版日期：2012-01-14（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：113-115