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针对高维数据集中噪声特征对支持向量机入侵检测分类器在时间复杂度等性能方面的影响,提出了一种基于特征选择与遗传算法改进的支持向量机网络入侵检测方法。通过在入侵检测数据集KDD99上的仿真实验分析,与传统的入侵检测SVM分类算法相比较,一定程度上降低了分类器建模时间,提高了网络攻击检测的精确度。
基于特征选择与遗传算法改进的支持向量机入侵检测方法
【摘 要】
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针对高维数据集中噪声特征对支持向量机入侵检测分类器在时间复杂度等性能方面的影响,提出了一种基于特征选择与遗传算法改进的支持向量机网络入侵检测方法。通过在入侵检测
【机 构】
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三明学院
【出 处】
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龙岩学院学报
【发表日期】
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2020年2期
【基金项目】
：
福建省教育厅科技项目(JA15484)
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