基于集成特征选择的网络异常流量检测OA北大核心CSCDCSTPCD
Network anomaly traffic detection based on ensemble feature selection
随着互联网技术的不断发展,网络的安全问题日益受到人们的重视.网络异常流量检测能够为拦截网络攻击提供有效的保障.然而,为了准确检测网络中的异常流量,通常需要分析海量的数据.分析这些数据不仅消耗巨大的计算资源,降低检测的实时性,还有可能降低检测的准确率.为解决这些问题,提出了一种基于集成特征选择的网络异常流量检测方法:采用5种不同的特征选择算法,设计了一种投票机制以选择特征子集;用朴素贝叶斯、决策树、XGBoost(eXtreme Gradient …查看全部>>
黄奇文;李丽颖;沈富可;魏同权
华东师范大学 计算机科学与技术学院,上海 200062华东师范大学 计算机科学与技术学院,上海 200062华东师范大学 计算机科学与技术学院,上海 200062华东师范大学 计算机科学与技术学院,上海 200062
信息技术与安全科学
异常流量检测集成特征选择投票机制
《华东师范大学学报（自然科学版）》 2021 (6)
100-111,12
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