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摘要:
使用基于粗糙集(Rough Set)约简并和抽样结合来约简KDD99的海量数据中的属性,降低属性之间的相关性.使用具有广泛数学基础的粗糙集约简海量网络侦听数据的属性,产生具有较好的独立性入侵检测属性集,学习的时间效率也得到提高.通过具有相通理论基础的决策树印证约简的有效性和检测的时间效率并生成检测规则.
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文献信息
篇名 属性约简在基于归纳学习的入侵检测中的应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 归纳学习 入侵检测 粗糙集约简 决策树学习
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 安全与防范
研究方向 页码范围 250-封3
页数 4页 分类号 TP39
字数 4133字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.10.071
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑诚 安徽大学计算机学院 103 1013 15.0 28.0
2 乐毅 安徽农业大学信息与计算机学院 31 118 5.0 10.0
4 吴国栋 安徽农业大学信息与计算机学院 42 121 6.0 9.0
传播情况
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引文网络
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2010(1)
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研究主题发展历程
节点文献
归纳学习
入侵检测
粗糙集约简
决策树学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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