摘要
本发明公开了一种针对IoT入侵检测系统的成本敏感流量特征选择方法及系统,属于物联网领域。本发明通过量化特征计算成本与识别效果的平衡,优化特征子集。使用计算成本评估模型对特征的计算负担进行量化,并结合粒子群优化算法与正交稀疏向量初始化策略,从多个流量场景中筛选出高效且精准的特征子集。通过多维适应度函数评估计算损失、识别能力与特征数量的综合效果,确保特征子集在降低计算成本的同时不牺牲检测精度。本发明有效提高了IoT恶意流量识别的效率与精度。
技术关键词
粒子群优化算法
入侵检测系统
特征选择方法
场景
分类器训练
随机森林
速度
数据获取模块
因子
坐标
频率
移动端
代表
精度
负担
策略
系统为您推荐了相关专利信息
视频传感器网络
粒子群优化算法
虚拟力算法
覆盖率
极值
资源数据共享方法
资源特征
关系建模
场景
数据传输协议
测试场景
生成方法
注意力机制
状态空间模型
车辆
在线教育系统
课堂教学场景
控制模块
人机交互单元
坐标系