GATS-LSVM:新的网络入侵检测方法

发布时间：2018-04-18 12:10

  本文选题：网络入侵检测 + 遗传算法(GA)　； 参考：《高技术通讯》2013年05期

【摘要】：针对现有网络入侵检测方法的不足,提出了一种新的网络入侵检测方法——GATS-LSVM算法。该方法采用遗传算法(GA)与禁忌搜索(TS)相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错误率作为特征子集的评估标准获取最优特征子集,从而有效地对入侵进行检测。大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明,该新方法相对于其它一些传统的网络入侵检测方法,能在保证较高检测率的前提下,有效地降低误报率、入侵检测的计算复杂度和提高检测速度,能更适用于现实高速网络应用环境。
[Abstract]:A new network intrusion detection method, GATS-LSVM, is proposed to overcome the shortcomings of existing network intrusion detection methods.In this method, a hybrid search strategy of genetic algorithm (GA) and Tabu search (TS) is used to search the feature subset space randomly.The classification error rate of the data provided on the unconstrained optimized linear support vector machine (LSVM) is used as the evaluation criterion of the feature subset to obtain the optimal feature subset, so as to detect the intrusion effectively.A large number of experiments based on the famous KDD Cup 1999 dataset show that compared with other traditional network intrusion detection methods, the new method can effectively reduce the false alarm rate on the premise of high detection rate.The computational complexity of intrusion detection and the improvement of detection speed can be more suitable for the real high-speed network application environment.
【作者单位】： 北京联合大学信息服务工程重点实验室;北京联合大学信息学院;
【基金】：863计划(2007AA01Z416) 北京联合大学新起点计划(ZK201204) 人才强校计划人才(BPHR2011A04)资助项目
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1768318