摘要：随着网络技术的迅速发展,网络攻击手段愈发复杂。传统入侵检测技术(IDS)在处理部分少数类稀有攻击时,检测效率低下。针对支持向量机算法,提出一种基于特征的正向选择排序(FSR)检测算法——RSVMo该方法以精确度为指标,对特征重要性权值作以排序,提取影响最大的特征值,并结合该方法的RSVM_OVR.多分类策略,在实现对入侵检测数据的多分类识别的同时,提高少数类攻击数据的检测效率。实验在KDD99数据集上进行,取得了较好效果。

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