【摘 要】
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针对传统入侵检测系统检测率较低、基于深度学习的入侵检测系统训练和检测时间较长的问题,提出基于信息增益的自适应分箱特征选择算法,并将此算法与LightGBM相结合,设计了一
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
【基金项目】
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装备预先研究项目(30604020102)
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针对传统入侵检测系统检测率较低、基于深度学习的入侵检测系统训练和检测时间较长的问题,提出基于信息增益的自适应分箱特征选择算法,并将此算法与LightGBM相结合,设计了一种快速网络入侵检测系统。首先对原始数据集进行预处理,将数据标准化;然后通过自适应分箱特征选择算法,去除原始数据中的冗余特征和噪声,将原始高维数据降为低维数据,从而提高系统的检测准确率并降低训练和检测时间;最后在经过特征选择的训练集上利用LightGBM进行模型训练,训练出能够检测攻击流量的入侵检测系统。通过在NSL-KDD数据集上验证,提
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