入侵检测中的混合特征选择算法研究

• 作者: 钟艳花 黎银环
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 粗糙集 特征选择 信息熵 平均权重 重要度
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 页码范围: 51-54
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文

摘要

在开放式网络中，高维混合特征的冗余或不相容属性会降低网络入侵检测的效率．为提高入侵检测系统的响应性能，提出一种混合特征选择方法，利用粗糙集形式化描述入侵检测的特征选择，采用信息熵和平均权重分别定义数值型和字符型特征的重要度．算法产生降序特征序列，采用K-means聚类算法评估出优化特征子集．在KDDCUP99数据集上的仿真实验表明，算法有效选择特征子集并缩短了检测时间．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎银环		4	1	1.0	1.0
2	钟艳花		1	1	1.0	1.0