資料介紹
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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