作者：张慧; 钱丽萍; 汪立东; 袁辰; 张婷网络安全恶意网址检测特征提取特征选择特征子集信息安全
摘要：针对恶意网址检测系统的特征选择和降维问题,基于特征选择方法的优化结果提出多种特征子集。利用基于分类器的准确率和召回率等性能评价指标,采用随机森林、贝叶斯网络、J48、随机树机器学习方法,对信息增益、卡方校验、信息增益率、基于Relief值、基于OneR分类器、基于关联性规则、基于相关性等多种特征选择算法所确定的特征子集进行检测。结果表明,除基于相关性特征选择算法确定的特征子集外,其他方法确定的特征子集均具有良好的分类性能,其中基于关联性规则选择的特征子集的维度仅为5,但各分类器基于此特征子集的分类准确率均高达99%以上。
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