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针对入侵检测日志中存在着大量的不相关和冗余特征属性,严重影响检测的实时性,而大多数特征选择算法不能兼顾相关性和信息量,且容易陷入局部最优解,提出一种基于随机最小冗余条件互信息和支持向量机的混合入侵检测特征选择方法。首先利用互信息和相关性去除没有分类信息量和特征间高度相关的冗余特征,然后利用随机最小冗余条件互信息准则以及支持向量机选择出具有最多分类信息量的最优特征子集,一定程度地避免了局部最优解。实验结果表明,该方法能在确保入侵检测正确率的情况下以更高的效率选择出最小最优的入侵检测特征子集。