本文關(guān)鍵詞：蝙蝠算法聯(lián)合選擇特征和分類器參數(shù)的入侵檢測

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【摘要】：針對入侵檢測的特征和分類器參數(shù)選擇問題,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM(extreme learning machine)進(jìn)行構(gòu)建分類器,提出一種蝙蝠算法(BA)聯(lián)合選擇特征和分類器參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型(BA-ELM)。首先將特征子集和極限學(xué)習(xí)機(jī)參數(shù)編碼成蝙蝠個(gè)體,以入侵檢測準(zhǔn)確率和特征數(shù)加權(quán)組成個(gè)體適應(yīng)度函數(shù);然后通過個(gè)體和群體更新的規(guī)則引導(dǎo)蝙蝠向最優(yōu)解飛行,從而找到最優(yōu)的子特征集和極限學(xué)習(xí)機(jī)參數(shù);最后建立最優(yōu)的入侵檢測模型,并通KDD CUP 99數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真性能分析。結(jié)果表明,BA-ELM較好地解決了入侵檢測特征選擇與分類器參數(shù)不匹配難題,提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率和檢測效率,更加適合于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的實(shí)時(shí)要求。
【作者單位】： 中山職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 特征選擇 分類器參數(shù) 極限學(xué)習(xí)機(jī) 蝙蝠算法
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)惡意入侵的不斷增加,網(wǎng)絡(luò)安全問題已經(jīng)逐漸影響到人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)、生活的諸多方面。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)受到惡意攻擊、網(wǎng)絡(luò)安全將遭受極大的破壞,從而有可能造成用戶數(shù)據(jù)丟失、用戶權(quán)限被惡意篡改、用戶資料被廣泛傳播、網(wǎng)絡(luò)癱瘓等極為惡劣的后果。因此,

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1 王U

本文編號：1128954