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摘要:
入侵特征选择可以有效地提高入侵检测系统的正确率及检测速度.在分析了现有的入侵特征选择算法只考虑特征个数和特征子集分类能力的缺陷后,提出一种代价敏感的入侵特征选择算法.该算法基于免疫克隆选择与粗糙集,在分析特征子集的执行代价的基础上,提出以执行代价和分类能力作为亲和度函数指导的免疫克隆进化算法.在KDD CUP 99数据集上进行了测试,测试结果证明该算法可以有效地提高分类准确性,降低入侵检测系统的执行代价.
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文献信息
篇名 一种代价敏感的入侵特征选择算法
来源期刊 电力科学与工程 学科 工学
关键词 特征选择 入侵检测 克隆选择 执行代价
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 研究与分析
研究方向 页码范围 20-23
页数 4页 分类号 TP393
字数 3730字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-0792.2008.04.006
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 王保义 华北电力大学计算机科学与技术学院 59 973 16.0 29.0
2 薛巧丽 华北电力大学计算机科学与技术学院 3 3 1.0 1.0
3 秦亮 华北电力大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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2008(0)
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
入侵检测
克隆选择
执行代价
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
电力科学与工程
月刊
1672-0792
13-1328/TK
大16开
河北省保定市永华北大街619号华北电力大学
18-182
1985
chi
出版文献量(篇)
3177
总下载数(次)
3
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