改进的ReliefF算法在入侵检测中的应用

发布时间：2018-01-20 11:04

  本文关键词： 入侵检测 特征选择 Re-ReliefF 互信息　出处：《激光杂志》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对入侵检测领域计算复杂、时间复杂度高的难题,本文通过添加入侵特征间的相关度量准则,进一步改进Re-ReliefF入侵特征选择方法,增强区分特征间互信息的能力,达到更有效降维。目标是在改进ReReliefF算法的基础上,实现更佳的入侵检测效果。实验采用KDD CUP 99数据集,对数据的41维特征进行选择,采用支持向量机作为分类器,结果表明所提出的改进方法在分类的耗时和准确率略好的情况下,提高27%的误报率。
[Abstract]:Aiming at the difficult problem of complex computation and high time complexity in intrusion detection field, this paper further improves the Re-ReliefF intrusion feature selection method by adding correlation metrics among intrusion features. Enhance the ability to distinguish mutual information between features to achieve more effective dimensionality reduction. The goal is to improve the ReReliefF algorithm on the basis of. The experiment adopts KDD CUP 99 dataset to select the 41-dimensional feature of the data, and uses support vector machine as classifier. The results show that the proposed method can increase the false positive rate by 27% when the classification time and accuracy are better.
【作者单位】： 新疆大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61163052;61303231;61433012);国家自然科学基金联合基金项目(U1435215)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： bol_mail@163.com大数据时代的到来,网络数据量与日俱增,导致入侵检测面临更大的处理时间和检测效率的压力。如何结合实际需求使系统降低计算复杂和时间复杂度,提高检测准确率和效率,是网络入侵检测亟须解决的问题。特征选择是模式识别、机器学习中常用的数据预处理方法,能够

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本文编号：1447960