【摘 要】
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基于信息增益算法的特征选择虽然能够较好地解决入侵取证中存在的数据高维海量问题,但由于没有考虑特征之间的关系,导致特征子集中存在着冗余特征,从而影响了入侵取证的速度
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
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基于信息增益算法的特征选择虽然能够较好地解决入侵取证中存在的数据高维海量问题,但由于没有考虑特征之间的关系,导致特征子集中存在着冗余特征,从而影响了入侵取证的速度和精度,由此提出一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法。通过添加对特征之间冗余度的判断,在删除无关特征的同时过滤了冗余特征,使特征子集得到有效精简。经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,保证检测精度,提高检测速度。
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