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基于属性排序的入侵特征缩减方法研究 被引量：2

Research on Reduction Method of Intrusion Features Based on Ordering Features
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摘要 目前的一些入侵检测系统是利用TCP/IP数据包的特征进行分析建模,但高维的审计数据不但影响IDS的检测率,也不利于实现系统实时性.提出了一种基于属性排序基础上的贝叶斯网络筛选法,来缩减TCP/IP的特征属性.它的基本思想是通过在n棵决策树转换而成的规则集中,根据属性使用频度的不同,计算出规则二维信息表,然后计算属性和类别之间的CHI值,根据CHI值对属性进行排序,最后通过贝叶斯分类器对属性进行筛选.通过实验对缩减前和缩减后的属性集的分类测试,验证了此方法的可行性和有效性.
作者 田俊峰 王惠然 刘玉玲
机构地区 河北大学数学与计算机学院
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第z2期565-569,共5页 Journal of Computer Research and Development
基金 河北省自然科学基金项目(F2004000133)
关键词 特征缩减 入侵检测 决策树 贝叶斯分类器 CHI值
分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献12

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共引文献11

同被引文献7

引证文献2

二级引证文献6

计算机研究与发展
2006年 第z2期

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