智能计算在网络入侵检测中的应用研究

发布时间：2019-03-15 16:24

【摘要】：研究了基于遗传算法和差分进化计算的入侵检测系统中的特征选择技术,差分进化计算在变异过程中并未考虑到适应度大的个体,同时存在过早收敛问题,而遗传算法需要很多的迭代次数才能收敛。针对以上缺点,结合模拟退火算法对差分进化的变异过程进行改进,同时设计合理的适应度函数,使得该算法收敛于最优特征子集。经过Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合MIT’1998测试,改进算法与差分进化算法和遗传算法相比,具有良好的收敛性能,并且收敛特性稳定。
[Abstract]:The feature selection technology in intrusion detection system based on genetic algorithm and differential evolution computation is studied. The individuals with high fitness are not considered in the mutation process of differential evolution computation, and there is premature convergence problem at the same time. Genetic algorithm needs a lot of iterations to converge. In view of the above shortcomings, the variation process of differential evolution is improved with simulated annealing algorithm, and a reasonable fitness function is designed to make the algorithm converge to the optimal feature subset. Compared with differential evolution algorithm (DEA) and genetic algorithm (GA), the improved algorithm has good convergence performance and stable convergence performance after MIT'1998 testing of Lincoln laboratory intrusion detection system evaluation data set.
【作者单位】： 河南质量工程职业学院;
【基金】：河南省教育厅课题(2010B5200015)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2440790