I detta dokument testas olika scenarier för urval och minskning av funktioner, med målet att bygga upp ett system för att upptäcka intrång i realtid som bygger på anomalier. Dessa scenarier utvärderas utifrån de realistiska uppgifterna från Kyoto 2006+. Inverkan av att minska antalet egenskaper på klassificeringsprestandan och genomförandetiden mäts för varje scenario. Den så kallade HVS-funktionens urvalsteknik som beskrivs i detta dokument visar på många fördelar när det gäller konsekvens, klassificeringsprestanda och utförandetid.
Slutligen jämförde Ref olika tekniker för urval och minskning av funktioner i Kyoto 2006+-datauppsättningen, som är nyare än KDD, men som innehåller en reducerad uppsättning funktioner.
Comparison of Feature Reduction Techniques for the Binominal Classification of Network Traffic
{'venue': 'Journal of Data Analysis and Information Processing', 'journal': 'Journal of Data Analysis and Information Processing', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}