本文關鍵詞：混合粒子群優(yōu)化算法選擇特征的網絡入侵檢測

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【摘要】：針對網絡入侵特征優(yōu)化問題,提出一種混合粒子群優(yōu)化算法選擇特征的網絡入侵檢測模型,以提高網絡入侵檢測率.首先將網絡入侵檢測率作為特征選擇的目標函數,網絡狀態(tài)特征作為約束條件建立相應的數學模型,然后采用混合粒子群算法找到最優(yōu)特征子集,最后采用支持向量機作為分類器建立入侵檢測模型,并在MATLAB2012平臺上采用KDD1999數據進行驗證.實驗結果表明,該模型可高效地查詢到最優(yōu)特征子集,入侵檢測率和效率均優(yōu)于經典入侵檢測模型.
【作者單位】： 河南財經政法大學現(xiàn)代教育技術中心;
【基金】：國家自然科學基金(批準號:60972082)
【分類號】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 隨著網絡應用范圍的越來越廣,入侵頻率增加,破壞性更大,傳統(tǒng)防火墻等被動防御技術已不能滿足人們對網絡安全的要求,因此,網絡安全問題越來越受到人們的關注[1].入侵檢測技術(intrusiondetection,ID)通過對關鍵點的數據流進行分析,以識別網絡入侵行為,是一種主動防御方式[2].入

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