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基于特征选择的轻量级入侵检测系统的综述报告.docx

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基于特征选择的轻量级入侵检测系统的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【基于特征选择的轻量级入侵检测系统的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于特征选择的轻量级入侵检测系统的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于特征选择的轻量级入侵检测系统的综述报告随着网络攻击的不断增加,入侵检测系统(IDS)已经成为网络安全中不可或缺的组成部分。然而,由于网络攻击的多样性和复杂性,IDS变得越来越庞大和复杂,占用更多的计算资源和存储空间。因此,轻量级IDS已成为研究的热点之一。本文将重点关注基于特征选择的轻量级IDS的研究。特征选择是从庞大的数据集中筛选出最相关和最具代表性的特征,以便于分类和预测的一种技术。在IDS中,特征选择可以帮助提高检测率和降低误检率,并减小系统的运行成本和时间。在基于特征选择的轻量级IDS中,通常采用以下步骤:首先,选择最具代表性和最相关的特征子集;然后,根据该特征子集设计轻量级的分类器;最后,对网络流量进行分类,判断是否存在攻击行为。在特征选择中,有两种常见的方法:过滤式和包裹式。过滤式方法通过使用特征选择算法,仅仅依据特征的统计属性(如互信息,卡方检验等)对数据进行特征子集选择。这种方法简单易懂,但无法考虑特征之间的相互关系。相反,包裹式方法通过利用分类器来评估数据集的特征子集,通过反复迭代,不断优化特征子集。尽管包裹式方法是更准确的特征选择方法,但计算时间和内存开销更大,更难以实现。基于特征选择的轻量级IDS中,常用的轻量级分类器包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和决策树等。这些分类器具有具有计算速度快和内存占用少等特点,适用于轻量级IDS系统。目前,基于特征选择的轻量级IDS已被广泛研究,并取得了显著的效果。许多研究表明,相比于全特征分类系统,基于特征选择的分类系统具有更好的分类性能和更快的处理速度。例如,Kanmani等人[1]研究表明,基于小波变换和熵的特征选择方法可以提高IDS的精度和速度;Moustafa等人[2]通过评估不同的特征选择算法,证明互信息和基于信息增益的特征选择方法是最有效的算法。总之,基于特征选择的轻量级IDS是当前研究的热点之一,它可以提高IDS的分类性能并降低运行成本。虽然目前已经取得了一些成果,但是随着网络攻击的不断演化和复杂性,仍需要更多的研究来提高IDS的有效性和可靠性。参考文献:[1]Kanmani,S.,&Poornima,R.(2016).,90,312-319.[2]Moustafa,N.,&Slay,J.(2015).workAnomalyDetectionSystems:StatisticalanalysisoftheUNSW-:AGlobalPerspective,25(1),18-31.