一種基于改進ReliefF算法的入侵檢測模型

摘要： 針對現(xiàn)有入侵檢測算法中特征提取不充分、未考慮特征權重的影響、模型分類不夠精確等問題，提出一種基于改進ReliefF算法的入侵檢測模型。通過優(yōu)化入侵數(shù)據(jù)特征權重計算，提出改進的ReliefF算法；根據(jù)計算特征的Pearson相關系數(shù)，建立特征相關性量表。只保留其中一個相關性高的特征，以實現(xiàn)特征的二次優(yōu)化；對最優(yōu)特征子集分別使用決策樹(decision tree,DT)、k-最近鄰... （共10頁）