基于自适应蛙跳算法的入侵检测特征选择

发布时间：2017-08-08 06:20

  本文关键词：基于自适应蛙跳算法的入侵检测特征选择

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【摘要】：针对目前蛙跳算法应用到入侵检测特征选择时均存在容易陷入局部最优、迭代后期收敛速度慢等问题,提出一种基于自适应蛙跳算法的特征选择方法。该方法采用自适应的变异策略,通过层次分析法自适应调整各影响参数权重以及建立模糊判断矩阵选择调整参数概率来改进蛙跳算法。实验结果表明:改进的算法显著提高了收敛性能,具有很强的自适应能力,不但能对不同类型攻击进行检测,并且对不同类型攻击具有较好的均衡性;在保证检测率较高的同时也具有较低的误报率。
【作者单位】： 河北中医学院公共课教学部;河北省疾控中心药械处;河北中医学院信息技术中心;济南大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 蛙跳算法 智能算法 仿生算法 特征选择 入侵检测
【基金】：国家自然科学基金(61303199)
【分类号】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 入侵检测特征选择问题是网络安全中经典问题,到目前为止还没有找到最佳的高效算法[1-2]。目前,主流的网络入侵检测特征选择方法主要包括3类[3]:基于K均值聚类算法、基于智能优化算法和基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法[4-5]。其中基于智能算法的入侵检测特征选

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本文编号：638573