基于集成特征选择的网络入侵检测模型

• 作者: 侯莹 姬瑶 牛诗川 王丹宁 程陈 陈文胜
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 入侵检测 特征选择 集成方法 多分类器 网络安全
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.24.007

摘要

在网络安全问题的研究中,传统检测模型对网络攻击的检测率较低.为了进一步提高网络安全,利用集成特征选择算法进行重要特征提取;构建多分类器模型,并在NUSW-NB15数据集上做实验验证.实验结果表明,所提出的基于集成特征选择的入侵检测模型能很好的识别攻击类型数据,在整体的准确率和G平均指标上统计值达到97.09％、89.10％,能有效识别网络流量中的异常攻击.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文胜		11	267	7.0	11.0
2	程陈		15	80	4.0	8.0
3	王丹宁		21	100	4.0	9.0
4	侯莹		2	0	0.0	0.0
5	牛诗川		3	0	0.0	0.0
6	姬瑶		2	0	0.0	0.0