《表1 Kyoto 2006+数据集特征提取》

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《基于隐马尔可夫模型和条件熵的异常流量检测方法研究》

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数据获取、数据规范化和特征值提取组成了数据预处理的三个重要过程.训练的分类器要求每个输入记录都应是表示为实数的向量.因此，必须先将数据集中的特征值转换为数值.数据规范化是为了消除数据间因单位不一致所带来的限制，需要将每条记录规范化在同一（0～1）区间范围内.为了获得最丰富的流量数据信息特征，实现更高的性能，需要充分地考虑流量特征值提取.本文采用了文献[14]中提出的相同PCA方法来确定所需的最佳特征值.最终提取的特征值如表1所示.