一种新的基于入侵检测的属性约简算法

摘要：

数据挖掘和机器学习应用于入侵检测是当今的研究热点,但其中大部分算法的学习或分类时间长,制约了入侵检测的应用.将粗糙集用于网络侦听的海量数据的属性约简可以提高入侵检测速度,提高效率.提出的一个新的属性约简算法约简冗余属性,使用朴素贝叶斯分类器进行分类预测.实验表明,该方法分类准确率高、时间消耗少,能够提高入侵检测的效率.

关键词：入侵检测、粗糙集、属性约简

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5289-5292