粒子群选择特征和信息增益确定特征权值的入侵检测

发布时间：2017-07-15 12:20

  本文关键词：粒子群选择特征和信息增益确定特征权值的入侵检测

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【摘要】：为了提高网络入侵检测正确率,提出一种粒子群算法(PSO)选择特征和信息增益(IG)法确定特征权值的网络入侵检测模型(PSO-IG)。首先采用PSO选择网络入侵特征子集,消除冗余特征;然后采用IG法确定特征子集中的特征权重,并采用支持向量机(SVM)建立分类模型;最后采用KDD CUP 99数据集对PSO-IG的性能进行测试。测试结果表明:PSO-IG消除了冗余特征,降低了输入维数,提高了网络入侵检测速度;通过合理确定特征权值,提高了入侵检测正确率。
【作者单位】： 中南大学公共卫生学院;湖南财政经济学院信息管理系;
【关键词】： 特征选择 特征权值 入侵检测 粒子群算法
【基金】：湖南省教育厅科研项目(12C0561)
【分类号】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 0引言网络入侵检测一直是网络安全研究中的一个热点[1-2]。在网络入侵过程中,特征选择十分重要,其优劣对网络检测速度和正确率产生直接影响[3]。原始网络状态数据包括大量冗余特征,易出现“维数灾难”问题,而且入侵检测过程需要对海量数据进行处理,实时性要求高,特征选择在保

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本文编号：543845