公开(公告)号：CN113010884B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202110200444.X

申请日：2021-02-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张清华 ,  李新太 ,  高满 ,  庞国弘 ,  赵凡

IPC: G06F21/55 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/26

Abstract: 本发明属于数据挖掘领域，具体涉及一种入侵检测系统中的实时特征过滤方法，该方法包括：周期性获取入侵检测数据，对获取的数据进行预处理；提取预处理后入侵检测数据的特征，计算t时刻流入系统特征与目标决策类的相关性数值；将计算出的相关性数值与设定的阈值进行比较，根据比较结果对入侵检测数据执行不同的策略；本发明针对不同特征采取不同的特征执行策略，进一步对不满足“高相关”特征准则的，采用特征互补检测策略，可以使得模型选择更多有价值的特征，提升模型的分类精度。

公开(公告)号：CN113010884A

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN202110200444.X

申请日：2021-02-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张清华 ,  李新太 ,  高满 ,  庞国弘 ,  赵凡

IPC: G06F21/55 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/26

Abstract: 本发明属于数据挖掘领域，具体涉及一种入侵检测系统中的实时特征过滤方法，该方法包括：周期性获取入侵检测数据，对获取的数据进行预处理；提取预处理后入侵检测数据的特征，计算t时刻流入系统特征与目标决策类的相关性数值；将计算出的相关性数值与设定的阈值进行比较，根据比较结果对入侵检测数据执行不同的策略；本发明针对不同特征采取不同的特征执行策略，进一步对不满足“高相关”特征准则的，采用特征互补检测策略，可以使得模型选择更多有价值的特征，提升模型的分类精度。