基于ReliefF的入侵特征选择方法

发布时间：2018-05-11 05:52

  本文选题：入侵检测 + 特征选择　； 参考：《吉林大学学报(理学版)》2015年03期

【摘要】：基于ReliefF的入侵特征选择方法,结合入侵检测数据集类内紧密和类外差距大的特点,通过对入侵特征权重计算的优化,提出一种改进算法:Re-ReliefF算法,解决了网络安全领域数据维度导致处理效率较低的问题.实验结果表明,在安全测试数据集下,改进算法相对传统算法在性能上有一定提高.
[Abstract]:The intrusion feature selection method based on ReliefF, combined with the characteristics of close in class and wide gap between classes in intrusion detection data set, and by optimizing the weight calculation of intrusion feature, an improved algorithm called: Re-ReliefF algorithm is proposed. It solves the problem of low processing efficiency caused by data dimension in network security field. The experimental results show that the performance of the improved algorithm is better than that of the traditional algorithm under the security test data set.
【作者单位】： 新疆大学信息科学与工程学院;吉林大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61163052;61303231);国家自然科学基金重点项目(批准号:61433012);国家自然科学基金联合基金(批准号:U1435215) 新疆维吾尔自治区青年科技创新人才培养工程项目(批准号:2014731002) 新疆大学多语种实验室开放课题和新疆大学校级创新团队资助项目
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1872671