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基于数据挖掘和特征选择的入侵检测模型
被引：5
作者：
康世瑜
机构：
[1] 广西工业职业技术学院
来源：
关键词：
入侵检测;
特征选择;
C4.5算法;
支持向量机;
D O I：
10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2011.08.020
中图分类号：
TP393.08 [];
学科分类号：
0839 ;
1402 ;
摘要：
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.
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