摘要:
基于ReliefF的入侵特征选择方法, 结合入侵检测数据集类内紧密和类外差距大的特点, 通过对入侵特征权重计算的优化, 提出一种改进算法: Re-ReliefF算法, 解决了网络安全领域数据维度导致处理效率较低的问题. 实验结果表明, 在安全测试数据集下, 改进算法相对传统算法在性能上有一定提高.
中图分类号:
杨志伟, 努尔布力, 贾雪, 胡亮. 基于ReliefF的入侵特征选择方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2015, 53(03): 505-510.
YANG Zhiwei, Nurbol, JIA Xue, HU Liang. Intrusion Feature Selection Methods Based on ReliefF[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2015, 53(03): 505-510.