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為提高入侵檢測效率，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取以降低數(shù)據(jù)維度。結(jié)合信息增益（IG）和主成分分析（PCA），提出一種網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。通過G提取分類能力強(qiáng)的屬性特征，利用PCA對(duì)其降維，并采用 NaiveBayes進(jìn)行分類檢測。對(duì)數(shù)據(jù)集 KDDCUP99進(jìn)行測試，結(jié)果表明，該方法的檢測率為94.5%，高于 PCA-LDAFPCA、KPCA方法。
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