IDS中特征選擇算法的研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們被海量數(shù)據(jù)淹沒，必須找到有效的方法，自動的分析數(shù)據(jù)、自動對數(shù)據(jù)分類、自動對數(shù)據(jù)匯總、自動的發(fā)現(xiàn)和描述數(shù)據(jù)中的趨勢、自動的標(biāo)記異常，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)因此而誕生和發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、模式識別等等。 特征選擇在模式識別、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用，同時也是需要有效解決的重要問題。大部分已有的特征選擇算法對龐大的數(shù)據(jù)集的處理時間過長，實用價值

2、不高，仍處于理論研究階段。同時，沒有任何一種算法能適用于各具特點的不同數(shù)據(jù)源。 本文針對入侵檢測系統(tǒng)(IDS)被檢測數(shù)據(jù)的特點，對適用于IDS特征選擇算法進行了研究。提出了一種基于分類的特征選擇算法——多次模糊迭代特征選擇算法，并通過仿真實驗證明了該算法在IDS數(shù)據(jù)集上可取得良好的特征選擇效果。 論文介紹了課題的意義和背景；介紹入侵檢測技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念和算法；在此基礎(chǔ)上，重點分析了具有代表性的特征選擇方法；最后詳