期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]北京航空航天大学计算机学院,北京100191 [2]北京交通大学计算技术研究所,北京100029
基 金:863计划(2007AA012416)和973计划(2007CB311100)资助项目.
年 份:2011
卷 号:21
期 号:12
起止页码:1240-1245
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:提出了一种新的用于网络入侵检测的特征选择算法——VFSA.C4.5算法。该算法采用快速模拟退火(VFSA)搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,然后利用提供的数据在C4.5决策树上的分类错误率作为特征子集的评估标准来为入侵检测获取最优特征子集。在著名的KDD1999入侵检测数据集上进行了大量的实验,结果表明该算法相对于其它一些应用于入侵检测的特征选择算法,在保证较高检测率的前提下,可有效地降低误报率、入侵检测的计算复杂度和提高检测速度,能更适用于现实高速网络应用环境。
关 键 词:网络入侵检测 特征选择 快速模拟退火(VFSA) 决策树
分 类 号:TP393.08]
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