基于特征选择的网络入侵检测模型

摘要：

入侵检测是保证网络安全的重要手段之一,针对当前网络入侵检测模型无法获得理想网络入侵检测效果的难题,设计了基于特征选择的网络入侵检测模型.首先对当前网络入侵检测研究现状进行分析,指出当前网络入侵检测模型存在的不足;然后采集网络状态信息,并提取网络原始特征;最后采用主成分分析选择主要特征,并引入极限学习机建立网络入侵检测的分类器,采用KDD CUP99数据集对模型进行分析,结果表明,所提方法大幅度改善了网络入侵检测率,网络入侵的误检率、漏检率低,网络入侵检测整体效果要显著优于当前其他网络入侵检测模型.

关键词：网络入侵、检测模型、特征选择、分类器设计、主成分分析、网络安全

所属期刊栏目：42

分类号：TN915.08-34

在线出版日期：2019-02-27（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：87-90,94