吉林大学学报（理学版）
吉林大學學報（理學版）
길림대학학보（이학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(SCIENCE EDITION)
2015年
1期
112-116
,共5页
入侵检测%Fisher 特征选择%K 近邻算法
入侵檢測%Fisher 特徵選擇%K 近鄰算法
입침검측%Fisher 특정선택%K 근린산법
intrusion detection%Fisher feature selection%K-nearest neighbor algorithm
针对入侵检测中网络数据高维度、大规模所带来的问题，基于特征选择方法 Fisher 在网络安全数据集中的应用，提出一种基于特征选择的通用入侵检测框架。该方法通过提取关键特征，降低安全数据的维度；采用 K 近邻方法作为分类器，验证特征选择后的检测效果。实验结果表明，该方法能在较少特征的情况下达到较高的检测率，具有较好的可行性。
針對入侵檢測中網絡數據高維度、大規模所帶來的問題，基于特徵選擇方法 Fisher 在網絡安全數據集中的應用，提齣一種基于特徵選擇的通用入侵檢測框架。該方法通過提取關鍵特徵，降低安全數據的維度；採用 K 近鄰方法作為分類器，驗證特徵選擇後的檢測效果。實驗結果錶明，該方法能在較少特徵的情況下達到較高的檢測率，具有較好的可行性。
침대입침검측중망락수거고유도、대규모소대래적문제，기우특정선택방법 Fisher 재망락안전수거집중적응용，제출일충기우특정선택적통용입침검측광가。해방법통과제취관건특정，강저안전수거적유도；채용 K 근린방법작위분류기，험증특정선택후적검측효과。실험결과표명，해방법능재교소특정적정황하체도교고적검측솔，구유교호적가행성。
This paper concerns about the problems about processing large-scale and high dimension network datasets in intrusion detection.The typical feature selection algorithm Fisher was used in network security datasets,in order to reduce the dimension of features.K-nearest neighbor algorithm was used as the classify algorithm,to evaluate the detection rate.A general intrusion detection framework based on feature selection was presented and realized.Experiments show it has a satisfying detection accuracy with less features and a good feasibility.
