10.3969/j.issn.1672-9722.2019.06.029
基于IRF FBR的入侵检测算法
近年来,互联网安全和入侵检测技术受到大家的广泛重视.随着大数据时代的来临,互联网中的数据流量日益增多,传统的入侵检测算法面临着检测率低、参数选取困难或实时性不高等问题.为了解决这些问题,论文提出了基于IRF FBR(Random Forest-Forward Selection and Backward Elimination Ranking based on Information Gain)的入侵检测算法,该算法计算特征的信息增益作为其权重,使用FBR方法实现特征选取,以RF分类准确率作为子集优劣的评价标准.最后,在入侵检测数据集上对各种入侵检测分类算法进行对比实验.结果表明,该算法能够选择较优的特征子集,分类测试时间明显减少,分类准确性和召回率也有一定提升.
入侵检测、网络安全、特征选择、机器学习
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2020-01-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1421-1425