基于数据挖掘和特征选择的入侵检测模型

作者：康世瑜

来源：微电子学与计算机, 2011, (08): 74-76.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2011.08.020

• 入侵检测
• 特征选择
• C4.5算法
• 支持向量机 intrusion detection
• feature selection
• C4.5 algorithm
• SVM(Support Vector Machines)

提出了一种基于SVM特征选择和C4.5数据挖掘算法的高效入侵检测模型.通过使用该模型对经过特征提取后的攻击数据的训练学习,可以有效地识别各种入侵,并提高检测速度.在经典的KDD 1999入侵检测数据集上的测试说明:该数据挖掘模型能够高效地对攻击模式进行训练学习,能够采用选择的特征正确有效地检测网络攻击.

• 单位
  广西工业职业技术学院