《表1 特征属性说明与信息增益值》

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《多级优化BP神经网络的异常流量检测》

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实验数据采用麻省理工学院林肯实验室入侵检测评估项目的数据集，此数据集现今依然被广泛使用异常检测比赛和异常检测系统评估。“KDD CUP 1999Data”数据集[12]中每个连接都有42项字段，其中前41项是特征属性，最后一项是类型的标记属性，标记的是一个正常流量类型和22种具体攻击类型。异常类别是与用户行为存在密切关系，数据集的41特征属性中有许多特征是冗余特征，这样会影响异常检测模型的准确率[13]。因此，为了提高检测的效率，本实验使用信息增益特征选择方法[14]来选择区分异常与正常流量中信息量最高的13个特征属性，见表1。