一种基于遗传算法的入侵早期特征选择方法

发布时间：2017-08-19 00:17

  本文关键词：一种基于遗传算法的入侵早期特征选择方法

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【摘要】：网络入侵的早期特征是影响网络入侵早期检测效果的关键.针对网络入侵早期特征选择问题,提出一种结合频率筛选的遗传算法,该算法以SOM神经网络作为评价模型,通过多次运行遗传算法改善其优化结果的稳定性,根据对最优解中特征出现的频率进一步筛选,得到一组优化的早期特征.对入侵早期特征集进行特征选择实验,将39维早期特征优化至29维.实验结果表明,使用优化特征组合不仅有效缩减了入侵检测建模时间,而且使入侵检测系统获得更高的检测率.
【作者单位】： 北京大学软件与微电子学院;
【关键词】： 遗传算法 特征选择 入侵早期检测 神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(61070237,61232005)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言网络入侵的早期特征是影响网络入侵早期检测效果的关键.面向网络入侵检测的特征选择是对高维的入侵特征数据集进行选择,得到较低维度的、能够反映入侵行为本质的特征组合,以降低构建入侵检测模型的复杂度,提高入侵检测率.基于神经网络的入侵检测是智能化入侵检测的重要技

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本文编号：697587