基于信息增益和主成分分析的网络入侵检测

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上传日期: 2021-06-27

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资料介绍

标签:网络安全(1996)互联网(9430)信息(334)

  为提高入侵检测效率,需要对数据进行特征提取以降低数据维度。结合信息增益(IG)和主成分分析(PCA),提出一种网络入侵检测方法。通过G提取分类能力强的属性特征,利用PCA对其降维,并采用 NaiveBayes进行分类检测。对数据集 KDDCUP99进行测试,结果表明,该方法的检测率为94.5%,高于 PCA-LDAFPCA、KPCA方法。

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