【摘 要】
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为提高入侵检测方法的检测率、降低误报率并提高对未知类型攻击准确率,提出一种以特征选择为基础的混合入侵检测方法。利用fisher分对特征进行降维处理,选择出与类别相关度大
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西图像图形处理智能处理高校重点实验室,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西可信软件重点实验室,南昌航空大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61572147、61762066、61876049）;广西科技计划基金项目（AC16380108）;广西图像图形智能处理重点实验基金项目（GIIP201701、GIIP201801、GIIP201802、GIIP201803）;广西研究生教育创新计划基金项目（2018YJCX46）;江西省自然科学基金项目（20171BAB212015）
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为提高入侵检测方法的检测率、降低误报率并提高对未知类型攻击准确率,提出一种以特征选择为基础的混合入侵检测方法。利用fisher分对特征进行降维处理,选择出与类别相关度大的特征子集;为解决样本的多元性问题,引入超图的Helly属性对得到的特征子集进行再次筛选,得到最终的最优特征子集;利用随机森林和改进的K均值(K-Means)聚类作为联合分类器,采用二次检测的方式确定样本所属类别。实验结果表明,该方法有效且可行,为入侵检测提供了可参考的算法模型。
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