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Two Features Selection Algorithmsbased Onensemble of SVM Classifier For Intrusion Detection

机译：基于SVM分类器本体的两种特征选择算法的入侵检测。

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来源
《Australian Journal of Basic and Applied Sciences》 |2013年第2013期|共5页
作者
S.T. Surulivel; B. Charumathi;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种
中图分类经济计划与管理;
关键词

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1. Two Features Selection Algorithms Based on Ensemble of SVM Classifier for Intrusion Detection 1Ihsan Abod Khalaf, [J] . Prabhakaran Abraham, Mustafa Almahdi Algaet, Ali Ahmad Milad Australian Journal of Basic and Applied Sciences . 2013,第2013期

机译：基于IVM分类器集成的两种特征选择算法，用于入侵检测1Ihsan Abod Khalaf，
2. Anomaly based intrusion detection for 802.11 networks with optimal features using SVM classifier [J] . Usha M., Kavitha P. Wireless Networks . 2017,第8期

机译：使用SVM分类器对具有最佳功能的802.11网络进行基于异常的入侵检测
3. Review the performance of the Bernoulli Na?ve Bayes Classifier in Intrusion Detection Systems using Recursive Feature Elimination with Cross-validated selection of the best number of features [J] . Mechetin Artur Procedia Computer Science . 2021,第a期

机译：通过通过交叉验证选择最佳特征的交叉验证选择来审查伯努利NA？VE贝叶斯分类器的入侵检测系统中的性能
4. Intrusion detection using optimal genetic feature selection and SVM based classifier [C] . Senthilnayaki B., Venkatalakshmi K., Kannan A. International Conference on Signal Processing, Communications and Networking . 2015

机译：使用最佳遗传特征选择和基于SVM的分类器进行入侵检测
5. Use of Entropy for Feature Selection with Intrusion Detection System Parameters. [D] . Acker, Frank L. 2015

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