Abstract-Redundant och irrelevanta funktioner i data har orsakat ett långsiktigt problem i nätverkstrafiken klassificering. Dessa funktioner fördröjer inte bara klassificeringsprocessen utan förhindrar också en klassificering från att fatta korrekta beslut, särskilt när man hanterar stora data. I detta dokument föreslår vi en ömsesidig informationsbaserad algoritm som analytiskt väljer den optimala funktionen för klassificering. Denna ömsesidiga informationsbaserade funktionsvalsalgoritm kan hantera linjärt och icke-linjärt beroende datafunktioner. Dess effektivitet utvärderas vid upptäckt av intrång i nätet. Ett intrusionsdetektionssystem (IDS), som heter Least Square Support Vector Machine-baserad IDS (LSSVM-IDS), byggs med hjälp av de funktioner som valts av vår föreslagna funktionsvalsalgoritm. LSSVM-IDS prestanda utvärderas med hjälp av tre datauppsättningar för bedömning av intrång, nämligen KDD Cup 99, NSL-KDD och Kyoto 2006+ datauppsättning. Utvärderingsresultaten visar att vår funktionsvalsalgoritm bidrar med mer kritiska funktioner för LSSVM-IDS för att uppnå bättre noggrannhet och lägre beräkningskostnader jämfört med de senaste metoderna.
Ambusaidi m.fl. REF föreslog en filterfunktionsalgoritm baserad på ömsesidig information, som kan välja de optimala egenskaperna för klassificering.
Building an Intrusion Detection System Using a Filter-Based Feature Selection Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}