【摘 要】
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网络入侵数据集中存在的大量冗余和噪声特征严重影响检测系统的性能。针对该问题,提出一种基于Fisher分和支持向量机的入侵特征选择算法。通过对各维特征的Fisher分值排序,结
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,保密通信重点实验室
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网络入侵数据集中存在的大量冗余和噪声特征严重影响检测系统的性能。针对该问题,提出一种基于Fisher分和支持向量机的入侵特征选择算法。通过对各维特征的Fisher分值排序,结合支持向量机分类算法,建立特征分类模型,筛选出具有最高检测率与误码率比值的最优特征组合。仿真结果表明,该算法筛选出的特征组合具有较高的检测率和较低的误码率,有效降低了检测系统的建模时间和测试时间,提高了系统性能。
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