一种适用于IDS的多次模糊迭代特征选择算法

摘要

本文针对入侵检测系统(IDS)被检测数据的特点,对适用于IDS的特征选择算法进行了研究,提出了一种基于分类的多次模糊迭代特征选择算法.该算法包括在属性空间中搜索特征子集、评估每个候选特征子集和分类这3个步骤,设计了与之相应的搜索算法和评估函数;算法通过多次迭代去除特征值集的冗余特征,得到精确度较高的特征值集;使用模糊逻辑得到与精确度要求相应的取值范围;由于单纯对数据进行操作,能比依赖于领域知识的算法更客观地分析数据.文内还对所提出的算法做了测试实验;并将实验结果与用可视化工具产生的特征可视化结果进行了比较.结果表明:该算法在IDS数据集上可取得良好的特征选择效果.