För ett stort antal nätverksattacker används funktionsval för att förbättra intrångsdetekteringens effektivitet. En ny ömsesidig informationsalgoritm för redundant straff mellan funktioner (RPFMI) algoritm med möjlighet att välja optimala funktioner föreslås i detta dokument. Tre faktorer beaktas i denna nya algoritm: redundans mellan funktioner, inverkan mellan utvalda funktioner och klasser och förhållandet mellan kandidatfunktioner och klasser. Ett experiment utförs med den föreslagna algoritmen för intrångsdetektering på KDD Cup 99 intrångsdataset och Kyoto 2006+ datasetet. Jämfört med andra algoritmer har den föreslagna algoritmen en mycket högre noggrannhetsgrad (t.ex. 99,772 %) på DOS-data och kan uppnå bättre prestanda på fjärr-till-login (R2L) data och användar-till-root (U2R) data. För datasetet Kyoto 2006+ har den föreslagna algoritmen den högsta noggrannhetsgraden (dvs. 97,749%) bland de andra algoritmerna. Experimentresultaten visar att den föreslagna algoritmen är en mycket effektiv funktionsvalsmetod i intrångsdetekteringen.
Zhao m.fl. REF kom fram till en ny MI-baserad FS-metod med beaktande av tre faktorer såsom samband mellan funktioner och klasser, påverkan mellan funktioner och klasser, och redundans mellan funktioner.
A Filter Feature Selection Algorithm Based on Mutual Information for Intrusion Detection
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}