| 面向无人机网络攻击检测的两级特征选择方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：5774 K | |
| 標簽： 无人机 入侵检测 特征选择 | |
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| 文檔介紹：针对机器学习算力需求高与无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）计算资源有限的矛盾，以及传统基于固定分箱的信息增益特征选择方法存在高判别力特征被低估的缺陷，提出一种基于两级特征选择方法的无人机入侵检测方案。该方案采用“卡方检验初筛—启发式信息增益搜索精选”方法，为每个特征自适应确定最优分箱，从而准确量化其判别能力。同时将特征数量作为超参数，与XGBoost分类器协同优化。基于UAVNIDD数据集的实验表明，该方法在保持高检测性能的同时，将模型检测时间减少了约975%。实验验证，该方案有效平衡了检测精度与计算开销，可为资源受限的无人机平台提供高效实时的入侵检测能力。 | |
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