云计算环境下海量数据安全特征提取算法的知识点包含了云计算的基本概念、特征提取的方法、离散狼群算法的应用以及数据安全在云计算中的重要性。以下是知识点的详细说明：
云计算概念及发展背景：
云计算作为一种新兴的计算模式，通过网络提供可配置的计算资源共享池，用户无需直接管理底层的物理资源和应用程序即可进行操作。其服务模式包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。这种模式的特点是弹性伸缩、按需服务、广泛的网络访问性和资源共享性，导致云计算在许多行业得到广泛应用。随着云计算技术的发展，数据安全问题成为其研究的热点之一。
数据安全及特征提取方法：
在云计算环境中，数据安全是保证数据不被非法访问和破坏的重要手段。为了确保数据安全，海量数据的安全特征提取成为了一个研究方向。安全特征提取是一种数据处理方法，它通过一定的规则和方法提取数据集中具有代表性的特征子集，以降低数据的维度，同时提高数据处理的准确度和效率。特征提取方法按照度量标准的不同，可以分为单变量特征提取和多变量特征提取。其中单变量特征提取方法包括线性判别分析（LDA）、主成分分析（PCA）和Wrapper方法；多变量特征提取则涉及信息增益度量和Pearson系数等方法。
离散狼群算法的应用：
离散狼群算法（Discrete Wolf Pack Algorithm，DWPA）是一种用于优化问题的启发式算法，其灵感来源于狼群的社会行为。在云计算环境中，为了提高海量数据的安全特征提取的效率和准确度，提出了基于改进离散狼群算法的安全特征提取模型（Improved Discrete Wolf Pack Algorithm，IDWPA）。该算法通过改进粒子编码方式和更新策略来构建模型求解，旨在降低特征提取的冗余度和问题复杂度，达到最佳的安全特征提取效果。
数据分类准确率的提高：
云计算环境中的数据安全特征提取算法需要处理大规模数据和多变的入侵行为。文章中提到的基于IDWPA的算法与其他特征提取算法相比，在数据分类准确率上有显著改善。这说明了算法在提取关键安全特征方面的有效性，并且能够更好地识别和分类网络入侵行为。
总结：
云计算环境下海量数据的安全特征提取对于保障数据安全和提高数据处理的准确性至关重要。通过改进的离散狼群算法（IDWPA），不仅可以实现海量数据中关键安全特征的有效提取，而且能显著提升数据分类的准确率。这些知识点为云计算领域内的数据安全研究和实践提供了理论基础和应用指导。
