基于信息增益与主成分分析的网络入侵检测方法

为提高入侵检测效率,需要对数据进行特征提取以降低数据维度。结合信息增益(IG)和主成分分析(PCA),提出一种网络入侵检测方法。通过IG提取分类能力强的属性特征,利用PCA对其降维,并采用Naive Bayes进行分类检测。对数据集KDDCUP99进行测试,结果表明,该方法的检测率为94.5%,高于PCA-LDA、FPCA、KPCA方法。