特征選擇算法研究及其在異常檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著社會(huì)的進(jìn)步和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)普及率和網(wǎng)民數(shù)量逐年攀升,人們的日常生活與工作越來越離不開網(wǎng)絡(luò)。與此同時(shí),針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的攻擊手段和攻擊工具日趨多樣復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)安全面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。入侵檢測(cè)是一種重要的安全防范技術(shù),它通過分析收集到的數(shù)據(jù),判斷網(wǎng)絡(luò)中是否存在入侵并采取相應(yīng)的措施。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和用戶數(shù)量的日益增大,網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量出現(xiàn)了“爆炸性”趨勢(shì),這使得入侵檢測(cè)系統(tǒng)無法及時(shí)處理大量信息,導(dǎo)致IDS響應(yīng)不及時(shí)甚至失效。

2、r>　　為了解決上述問題,研究者將目光投向了特征選擇方法,該方法可以對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)要處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,選擇對(duì)系統(tǒng)而言比較“重要”的特征,降低數(shù)據(jù)的維度,從而有效地提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的效率。
　　總體上,本文主要的貢獻(xiàn)和具體的研究?jī)?nèi)容包含以下幾個(gè)方面:
　　(1)研究入侵檢測(cè)的概念、模型等相關(guān)理論知識(shí);研究入侵檢測(cè)方法的分類,分析和比較不同的入侵檢測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn);提出一種改進(jìn)的TCM-KNN異常檢測(cè)算法,并將其應(yīng)用于DoS異

3、常檢測(cè);總結(jié)入侵檢測(cè)系統(tǒng)當(dāng)前面臨的問題。
　　(2)研究特征選擇算法,包括過濾器模式、封裝器模式和混合器模式三種類型的特征選擇算法,分析比較它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。重點(diǎn)研究幾種典型的特征選擇算法,包括相關(guān)性特征選擇(CFS)、信息增益(IG)、增益率(GainRatio)、Relief、ChiSquare等,分析它們的原理,比較各自優(yōu)缺點(diǎn)。
　　(3)基于以上的研究,提出一種有效的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器的特征選擇方法,在保持較高檢測(cè)