基于KNN算法及禁忌搜索算法的特征选择方法在入侵检测中的应用研究 基于KNN算法及禁忌搜索算法的特征选择方法在入侵检测中的应用研究

基于KNN算法及禁忌搜索算法的特征选择方法在入侵检测中的应用研究

  • 期刊名字:电子学报
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  • 论文作者:张昊,陶然,李志勇,蔡镇河
  • 作者单位:北京理工大学信息科学技术学院
  • 更新时间:2022-04-06
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论文简介

在入侵检测中应用特征选择能够在保持原有信息完整性的基础上,去除其中的冗余特征,有效地提高入侵检测系统的检测速度.本文提出了一种新的特征选择方法,即基于KNN算法及禁忌搜索算法的特征选择方法.实验结果表明该特征选择方法能够有效去除网络数据信息中的冗余特征,减少特征选择时间;并且能够在保证检测准确率的前提下,有效提高系统的检测速度.

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