【摘 要】
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针对入侵检测中网络数据高维度、大规模所带来的问题,基于特征选择方法 Fisher在网络安全数据集中的应用,提出一种基于特征选择的通用入侵检测框架.该方法通过提取关键特征,
【机 构】
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吉林省招生委员会办公室,吉林大学计算机科学与技术学院
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针对入侵检测中网络数据高维度、大规模所带来的问题,基于特征选择方法 Fisher在网络安全数据集中的应用,提出一种基于特征选择的通用入侵检测框架.该方法通过提取关键特征,降低安全数据的维度;采用K近邻方法作为分类器,验证特征选择后的检测效果.实验结果表明,该方法能在较少特征的情况下达到较高的检测率,具有较好的可行性.
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