基于神经网络和CFS特征选择的网络入侵检测系统
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2010年第32卷第6期 37-39页,共4页
【作 者】:
孙宁青
【摘 要】
本文提出了一种新型的基于CFS特征选择和神经网络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。在经典的KDDCup1999入侵检测数据集上的测试说明,该模型能够高效地对攻击模式进行训练学习,从而正确有效地检测网络攻击。
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