蝙蝠算法联合选择特征和分类器参数的入侵检测

发布时间：2017-11-01 23:16

  本文关键词：蝙蝠算法联合选择特征和分类器参数的入侵检测

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【摘要】：针对入侵检测的特征和分类器参数选择问题,采用极限学习机ELM(extreme learning machine)进行构建分类器,提出一种蝙蝠算法(BA)联合选择特征和分类器参数的网络入侵检测模型(BA-ELM)。首先将特征子集和极限学习机参数编码成蝙蝠个体,以入侵检测准确率和特征数加权组成个体适应度函数;然后通过个体和群体更新的规则引导蝙蝠向最优解飞行,从而找到最优的子特征集和极限学习机参数;最后建立最优的入侵检测模型,并通KDD CUP 99数据集进行仿真性能分析。结果表明,BA-ELM较好地解决了入侵检测特征选择与分类器参数不匹配难题,提高了网络入侵检测率和检测效率,更加适合于网络入侵检测的实时要求。
【作者单位】： 中山职业技术学院;
【关键词】： 特征选择 分类器参数 极限学习机 蝙蝠算法
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着网络技术的不断发展和网络恶意入侵的不断增加,网络安全问题已经逐渐影响到人们日常生产、生活的诸多方面。假设网络受到恶意攻击、网络安全将遭受极大的破坏,从而有可能造成用户数据丢失、用户权限被恶意篡改、用户资料被广泛传播、网络瘫痪等极为恶劣的后果。因此,

【参考文献】

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1 王U

本文编号：1128954