一种网络入侵检测特征提取方法

• 作者: 张雪芹 顾春华
• 来源期刊: 华南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 特征选取 Fisher分 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 81-86
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.01.016

摘要

为了去除冗余特征,降低系统存储和运算负担,提高网络入侵检测分类器的性能,文中提出了一种基于Fisher分和支持向量机的网络入侵检测特征提取方法.针对KDD'99网络入侵检测数据集,应用该方法得到了混合攻击和4种单一攻击模式下的特征重要度排序,选取重要特征建立支持向量机入侵检测分类器.结果表明,该分类器精度与使用全部特征构建的支持向量机分类器相当,训练和测试时间则显著降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾春华	华东理工大学信息科学与工程学院	59	404	11.0	17.0
2	张雪芹	华东理工大学信息科学与工程学院	35	240	8.0	15.0