【摘 要】
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随着网络数据量的日益增大从而导致计算复杂和时间复杂度高的问题,特征选择是降低高维数据计算复杂度的有效方法之一,本文提出一种面向入侵检测领域的两阶段特征选择方法,通
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,吉林大学计算机科学与技术学院,
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随着网络数据量的日益增大从而导致计算复杂和时间复杂度高的问题,特征选择是降低高维数据计算复杂度的有效方法之一,本文提出一种面向入侵检测领域的两阶段特征选择方法,通过Relief F消除冗余特征和FCBF算法选择特征子集的结合方法,目标是达到在不减少入侵检测效果的情况下通过降维减少时间复杂度。实验采用KDD CUP 99数据集,对数据的41维特征进行选择,采用支持向量机作为分类器,结果表明所提出的方法能够在保证分类准确率的情况下,减少至少20%计算时间。
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