基于特征选择的网络入侵检测方法

摘要：

针对现有入侵检测算法中存在着冗余或噪声特征导致的检测模型精度下降与训练时间过长的问题进行了研究,将特征选择算法引入到入侵检测领域,提出了一种基于特征选择的入侵检测方法.利用不同的离散化与特征选择算法生成具有差异的多个最优特征子集,并对每个特征子集进行归一化处理,用分类算法对提取后的特征进行学习建模.通过实验将该方法与基于传统算法(决策树、朴素贝叶斯、支持向量机)的入侵检测方法作比较,实验结果表明,该方法有效地提高了检测攻击的准确率,并且降低了模型的训练时间.

关键词：入侵检测、特征选择、机器学习

所属期刊栏目：34

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61402111;福建科技重大项目2015H6013;厦门市重大科技计划项目3502Z20151010

在线出版日期：2017-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2429-2433