基于改进属性加权的朴素贝叶斯入侵取证研究

针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题,以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题,提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法。用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提取出其中的特征冗余度判别函数作为权值引入贝叶斯分类算法中,对不同的条件属性赋予不同的权值。经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,降低分类干扰,提高检测精度。     

基于ACO-FS-SVM特征选择加权的网络入侵分类方法

特征选择和分类器设计是网络入侵分类的关键,为了提高网络入侵分类率,针对特征选择问题,提出一种蚁群算法优化SVM选择和加权特征的网络入侵分类方法.首先利用支持向量机的分类精度和特征子集维数加权构造了综合适应度指标,然后利用蚁群算法的全局寻优和多次优解搜索能力实现特征子集搜索;然后选择网络数据的关键特征,计算信息增益获得各个特征权重,并根据特征权重构建加权支持向量机的网络入侵分类器;最后设计了局部细化搜索方式,使得特征选择结果不含冗余特征的同时提高了算法的收敛性,并通过KDD1999数据集验证了算法有效性.结果表明,ACO-SVM有效降低了特征维数,提高了网络入侵检测正确率和检测速度.     

基于粒子群优化的入侵特征选择算法

针对高维数入侵检测数据集中信息冗余导致入侵检测算法处理速度慢的问题,提出了一种基于粒子群优化的入侵特征选择算法,通过分析网络入侵数据特征之间的相关性,可使粒子群优化算法在所有特征空间中优化搜索,自主选择有效特征子集,降低数据维度。实验结果表明该算法能够有效去除冗余特征,减少特征选择时间,在保证检测准确率的前提下,有效地提高了系统的检测速度。     

粒子群选择特征和信息增益确定特征权值的入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,提出一种粒子群算法(PSO)选择特征和信息增益(IG)法确定特征权值的网络入侵检测模型(PSO-IG)。首先采用PSO选择网络入侵特征子集,消除冗余特征;然后采用IG法确定特征子集中的特征权重,并采用支持向量机(SVM)建立分类模型;最后采用KDD CUP 99 数据集对PSO-IG的性能进行测试。测试结果表明:PSO-IG消除了冗余特征,降低了输入维数,提高了网络入侵检测速度;通过合理确定特征权值,提高了入侵检测正确率。     

基于特征选择的网络入侵检测方法

针对现有入侵检测算法中存在着冗余或噪音特征导致的检测模型精度下降与训练时间过长的问题进行了研究,将特征选择算法引入到入侵检测领域,提出了一种基于特征选择的入侵检测方法.利用不同的离散化与特征选择算法生成具有差异的多个最优特征子集,并对每个特征子集进行归一化处理,用分类算法对提取后的特征进行学习建模.通过实验将该方法与基于传统算法（决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）的入侵检测方法作比较,实验结果表明,该方法有效地提高了检测攻击的准确率,并且降低了模型的训练时间.     

基于改进多目标遗传算法的入侵检测集成方法

针对现有入侵检测算法中存在着对不同类型攻击检测的不均衡性以及冗余或无用特征导致的检测模型复杂与检测精度下降的问题,提出了一种基于改进多目标遗传算法的入侵检测集成方法.利用改进的多目标遗传算法生成检测率与误报率均衡优化的最优特征子集的集合,并采用选择性集成方法挑选精确的、具有多样性的基分类器构造集成入侵检测模型.实验结果表明,该算法能够有效地解决入侵检测中存在的特征选择问题,并在保证较高检测精度的基础上,对不同类型的攻击检测具有良好的均衡性.     

基于随机最小冗余条件互信息和支持向量机的混合入侵检测特征选择

针对入侵检测日志中存在着大量的不相关和冗余特征属性,严重影响检测的实时性,而大多数特征选择算法不能兼顾相关性和信息量,且容易陷入局部最优解,提出一种基于随机最小冗余条件互信息和支持向量机的混合入侵检测特征选择方法。首先利用互信息和相关性去除没有分类信息量和特征间高度相关的冗余特征,然后利用随机最小冗余条件互信息准则以及支持向量机选择出具有最多分类信息量的最优特征子集,一定程度地避免了局部最优解。实验结果表明,该方法能在确保入侵检测正确率的情况下以更高的效率选择出最小最优的入侵检测特征子集。     

基于遗传模拟退火算法的入侵检测特征选择研究

特征选择已经成为入侵检测的一个很重要的问题,它通过求解出有用的特征子集,去除冗余特征,来达到提高分类精度和效率的目的。提出了一种基于遗传模拟退火算法的特征选择算法,以基本遗传算法为基础,将遗传操作和模拟退火操作相结合,克服了一般遗传算法的不足,有效避免陷入局部最优并最终趋于全局优化,在入侵检测的标准数据集-KDD1999上的模拟实验证明：遗传模拟退火特征选择算法能够加快特征选择的速度;并且与当前典型的特征选择算法相比,具有更好的检测率。     

KNN-IPSO选择特征的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种基于KNN-IPSO选择特征的网络入侵检测模型（KNN-IPSO）。首先采用K近邻算法消除原始网络数据中的冗余特征,并将其作为粒子群算法的初始解,然后采用粒子群算法找到最优特征子集,并对粒子的惯性权重进行自适应调整和种群进行混沌操作,帮助种群跳出局部最优,最后采用KDD CUP 99数据集对KNN-IPSO的性能进行测试。结果表明,KNN-IPSO消除了冗余特征,降低了分类器的输入维数,有效提高了入侵检测正确率和检测速度。     

基于GQPSO算法的网络入侵特征选择方法

高维网络数据中的无关属性和冗余属性容易使分类算法的网络入侵检测速度变慢、检测率降低。为此,提出一种基于遗传量子粒子群优化(GQPSO)算法的网络入侵特征选择方法,该方法将遗传算法中的选择变异策略与QPSO有机结合形成GQPSO算法,并以网络数据属性之间的归一化互信息量作为该算法适应度函数,指导其对网络数据的属性约简,实现网络入侵特征子集的优化选择。在KDDCUP1999数据集上进行仿真实验,结果表明,与QPSO算法、PSO算法相比,该方法能更有效地精简网络数据特征,提高分类算法的网络入侵检测速度及检测率。     

基于最大联合条件互信息的特征选择

在高维数据如图像数据、基因数据、文本数据等的分析过程中,当样本存在冗余特征时会大大增加问题分析复杂难度,因此在数据分析前从中剔除冗余特征尤为重要。基于互信息（MI）的特征选择方法能够有效地降低数据维数,提高分析结果精度,但是,现有方法在特征选择过程中评判特征是否冗余的标准单一,无法合理排除冗余特征,最终影响分析结果。为此,提出一种基于最大联合条件互信息的特征选择方法（MCJMI）。MCJMI选择特征时考虑整体联合互信息与条件互信息两个因素,两个因素融合增强特征选择约束。在平均预测精度方面,MCJMI与信息增益（IG）、最小冗余度最大相关性（mRMR）特征选择相比提升了6个百分点;与联合互信息（JMI）、最大化联合互信息（JMIM）相比提升了2个百分点;与LW向前搜索方法（SFS-LW）相比提升了1个百分点。在稳定性方面,MCJMI稳定性达到了0.92,优于JMI、JMIM、SFS-LW方法。实验结果表明MCJMI能够有效地提高特征选择的准确率与稳定性。     

基于归一化模糊联合互信息最大的特征选择

特征选择就是从特征集合中选择出与分类类别相关性强而特征之间冗余性最小的特征子集,这样一方面可以提高分类器的计算效率,另一方面可以提高分类器的泛化能力,进而提高分类精度。基于互信息的特征相关性和冗余性的评价准则,在实际应用中存在以下的问题：（1）变量的概率计算困难,进而影响特征的信息熵计算困难;（2）互信息倾向于选择值较多的特征;（3）基于累积加和的候选特征与特征子集之间冗余性度量准则在特征维数较高的情况下容易失效。为了解决上述问题,提出了基于归一化模糊互信息最大的特征评价准则,基于模糊等价关系计算变量的信息熵、条件熵、联合熵;利用联合互信息最大替换累积加和的度量方法;基于归一化联合互信息对特征重要性进行评价;基于该准则建立了基于前向贪婪搜索的特征选择算法。在UCI机器学习标准数据集上的多组实验,证明算法能够有效地选择出对分类类别有效的特征子集,能够明显提高分类精度。     

基于词频信息的改进信息增益文本特征选择算法

为克服传统信息增益(IG)算法对特征项的频数考虑不足的缺陷,在对传统算法和相关改进算法深入分析的基础上,提出一种基于词频信息的改进的IG文本特征选择算法。分别从特征项在类内出现的频数、类内位置分布、不同类间的分布等方面对传统IG算法的参数进行了修正,使特征频数信息得到充分利用。对文本分类的实验结果表明,所提算法的分类精度明显高于传统IG算法和加权的IG改进算法。     

基于互信息的多级特征选择算法

针对在特征选择中选取特征较多时造成的去冗余过程很复杂的问题,以及一些特征需与其他特征组合后才会与标签有较强相关度的问题,提出了一种基于互信息的多级特征选择算法（MI_MLFS）。首先,根据特征与标签的相关度,将特征分为强相关、次强相关和其他特征;其次,选取强相关特征后,在次强相关特征中,选取冗余度较低的特征;最后,选取能增强已选特征集合与标签相关度的特征。在15组数据集上,将MI_MLFS与ReliefF、最大相关最小冗余（mRMR）算法、基于联合互信息（JMI）算法、条件互信息最大化准则（CMIM）算法和双输入对称关联（DISR）算法进行对比实验,结果表明MI_MLFS在支持向量机（SVM）和分类回归树（CART）分类器上分别有13组和11组数据集获得了最高的分类准确率。相较多种经典特征选择方法,MI_MLFS算法有更好的分类性能。     

子空间聚类在入侵特征选择中的应用

子空间聚类能在高维空间挖掘隐藏在不同低维子空间中的簇类,能在分类的基础上有效降维。针对目前入侵检测实时性和准确性的要求,提出子空间聚类ASCOD算法,该算法内嵌离群点扫描处理,能动态计算最优的算法参数,将该算法应用于入侵特征选择领域,实验结果证明这种策略的抗干扰能力较强,并能高效进行特征选择,提高了入侵检测的检测速度和精度。     

一种基于聚类的文本特征选择方法

传统的文本特征选择方法存在一个共性，即通过某种评价函数分别计算单个特征对类别的区分能力，由于没有考虑特征间的关联性，这些方法选择的特征集往往存在着冗余。针对这一问题，提出了一种基于聚类的特征选择方法，先使用聚类的方法对特征间的冗余性进行裁减，然后使用信息增益的方法选取类别区分能力强的特征。实验结果表明，这种基于聚类的特征选择方法使得文本分类的正确性得到了有效的提高。     

基于类别区分度和关联性分析的综合特征选择

提出一种基于类别区分度和关联性分析的综合特征选择算法。利用类别区分度提取具有较强类别区分能力的特征词,降低特征空间的稀疏性,通过特征的关联性分析衡量特征与类别的相关性及特征之间的冗余度,选出具有类别代表性且相互之间不存在冗余的特征词。实验结果表明,该算法能有效提高分类器性能。