遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测

发布时间：2017-12-09 19:31

  本文关键词：遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测

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【摘要】：针对入侵检测系统产生的高维数据和支持向量机参数优化问题,提出一种遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测模型。首先将特征子集和支持向量机参数编码成染色体,将网络入侵检测的分类准确率作为种群个体的适应度值,然后通过遗传算法的全局搜索能力,同步找到对分类算法最有影响的特征组合和支持向量机最优参数,最后采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以快速找到最优特征子集和支持向量机参数,提高了网络入侵检测正确率,是一种较好的网络入侵检测算法。
【作者单位】： 青海广播电视大学;
【基金】：2012年度青海省社会科学规划项目(批准号12026)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着网络规模越来越大,网络入侵的数量和危害程度呈上升趋势,传统的被动防御措施如防火墙技术、数据加密等不足以抵御入侵攻击,具有主动防御特性的入侵检测技术成为网络安全主要防御手段[1]。如何提高网络入检测正确率成为网络入侵检测研究中的热点问题[2]。网络入侵检

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本文编号：1271599