基于数据挖掘和特征选择的入侵检测模型

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。

关键词： 入侵检测 特征选择 数据挖掘 支持向量机

作者: 康世瑜

作者单位: 广西工业职业技术学院，广西 南宁 530003

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 湖北恩施

会议语种:中文

页码: 74-76

在线出版日期: 2011-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）