Improving Network Anomaly Detection via Choquet-Integral-Based Feature Aggregation

网络异常检测对于保障网络安全至关重要，但高维网络流量数据常带来特征冗余问题，增加计算开销并可能降低模型性能。本文提出一种基于Choquet积分的特征聚合框架，旨在通过自适应加权与增量特征选择相结合的方式，有效聚合高维特征，减少冗余并提升检测

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR