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基于信息增益和主成分分析的网络入侵检测

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.46 MB | 2021-06-27

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　　为提高入侵检测效率，需要对数据进行特征提取以降低数据维度。结合信息增益（IG）和主成分分析（PCA），提出一种网络入侵检测方法。通过G提取分类能力强的属性特征，利用PCA对其降维，并采用 NaiveBayes进行分类检测。对数据集 KDDCUP99进行测试，结果表明，该方法的检测率为94.5%，高于 PCA-LDAFPCA、KPCA方法。

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