【摘 要】
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为了去除冗余特征，降低系统存储和运算负担，提高网络入侵检测分类器的性能，文中提出了一种基于Fisher分和支持向量机的网络入侵检测特征提取方法．针对KDD’99网络入侵检测数据集，
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为了去除冗余特征，降低系统存储和运算负担，提高网络入侵检测分类器的性能，文中提出了一种基于Fisher分和支持向量机的网络入侵检测特征提取方法．针对KDD’99网络入侵检测数据集，应用该方法得到了混合攻击和4种单一攻击模式下的特征重要度排序，选取重要特征建立支持向量机入侵检测分类器．结果表明，该分类器精度与使用全部特征构建的支持向量机分类器相当，训练和测试时间则显著降低．
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