基于特征选择的网络入侵检测方法

发布时间：2018-05-10 14:12

  本文选题：入侵检测 + 特征选择　； 参考：《计算机应用研究》2017年08期

【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。
[Abstract]:Aiming at the problem that the precision of detection model and the training time are too long due to redundant or noisy features in the existing intrusion detection algorithms, the feature selection algorithm is introduced into the field of intrusion detection. An intrusion detection method based on feature selection is proposed. Different discretization and feature selection algorithms are used to generate different optimal feature subsets. Each feature subset is normalized and the extracted features are modeled by classification algorithm. This method is compared with the traditional intrusion detection method (decision tree, naive Bayes, support vector machine) through experiments. The experimental results show that this method can effectively improve the accuracy of attack detection. And the training time of the model is reduced.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室;国网信通亿力科技有限责任公司;
【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)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1869626