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叶靓

作品数：1 被引量：34H指数：1
供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
发文基金：厦门市科技计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇入侵检测方法
  • 1篇网络
  • 1篇网络入侵
  • 1篇网络入侵检测
  • 1篇网络入侵检测...

机构

  • 1篇福州大学
  • 1篇国网信通亿力...

作者

  • 1篇郭文忠
  • 1篇陈星
  • 1篇戴远飞
  • 1篇林俊鑫
  • 1篇叶靓

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于特征选择的网络入侵检测方法被引量：34
2017年
针对现有入侵检测算法中存在着冗余或噪声特征导致的检测模型精度下降与训练时间过长的问题进行了研究,将特征选择算法引入到入侵检测领域,提出了一种基于特征选择的入侵检测方法。利用不同的离散化与特征选择算法生成具有差异的多个最优特征子集,并对每个特征子集进行归一化处理,用分类算法对提取后的特征进行学习建模。通过实验将该方法与基于传统算法(决策树、朴素贝叶斯、支持向量机)的入侵检测方法作比较,实验结果表明,该方法有效地提高了检测攻击的准确率,并且降低了模型的训练时间。
戴远飞陈星陈宏叶靓林俊鑫郭文忠
关键词：入侵检测
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