基于改进NSGA-Ⅲ的入侵检测特征选择研究

发布时间：2022-12-24 09:12

　　本文提出基于一种基于改进的NSGA-Ⅲ算法的入侵检测特征选择方法。采用NSL-KDD实验数据集,实验结果表明,本文提出的方法可以有效地提高入侵检测系统的检测性能,并相较于其他传统的入侵检测算法能较大提升检测效果与准确率。 

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CNN-LSTM混合模型的入侵检测算法研究[J]. 郑伟发.  网络安全技术与应用. 2020(05)
[2]基于Adam-BNDNN的网络入侵检测模型[J]. 何梦乙,覃仁超,刘建兰,熊健,唐风扬.  计算机测量与控制. 2020(02)
[3]基于随机森林与人工免疫的入侵检测算法[J]. 张玲,张建伟,桑永宣,王博,侯泽翔.  计算机工程. 2020(08)
[4]一种基于参考点约束支配的NSGA-Ⅲ算法[J]. 毕晓君,王朝.  控制与决策. 2019(02)

硕士论文
[1]基于特征选择的CART算法研究[D]. 唐容.电子科技大学 2020
[2]基于多目标基因算法的多步入侵检测系统研究[D]. 任振宇.浙江大学 2020
[3]基于启发式特征搜索的网络入侵检测研究[D]. 桂铭成.电子科技大学 2020



本文编号：3725923