本文選題：網(wǎng)絡(luò)入侵檢測 + 遺傳算法(GA)��； 參考：《高技術(shù)通訊》2013年05期

【摘要】：針對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法的不足,提出了一種新的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法——GATS-LSVM算法。該方法采用遺傳算法(GA)與禁忌搜索(TS)相混合的搜索策略對特征子集空間進行隨機搜索,利用提供的數(shù)據(jù)在無約束優(yōu)化線性支持向量機(LSVM)上的分類錯誤率作為特征子集的評估標準獲取最優(yōu)特征子集,從而有效地對入侵進行檢測。大量基于著名的KDD Cup 1999數(shù)據(jù)集的實驗表明,該新方法相對于其它一些傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法,能在保證較高檢測率的前提下,有效地降低誤報率、入侵檢測的計算復雜度和提高檢測速度,能更適用于現(xiàn)實高速網(wǎng)絡(luò)應用環(huán)境。
[Abstract]:A new network intrusion detection method, GATS-LSVM, is proposed to overcome the shortcomings of existing network intrusion detection methods.In this method, a hybrid search strategy of genetic algorithm (GA) and Tabu search (TS) is used to search the feature subset space randomly.The classification error rate of the data provided on the unconstrained optimized linear support vector machine (LSVM) is used as the evaluation criterion of the feature subset to obtain the optimal feature subset, so as to detect the intrusion effectively.A large number of experiments based on the famous KDD Cup 1999 dataset show that compared with other traditional network intrusion detection methods, the new method can effectively reduce the false alarm rate on the premise of high detection rate.The computational complexity of intrusion detection and the improvement of detection speed can be more suitable for the real high-speed network application environment.
【作者單位】： 北京聯(lián)合大學信息服務工程重點實驗室;北京聯(lián)合大學信息學院;
【基金】：863計劃(2007AA01Z416) 北京聯(lián)合大學新起點計劃(ZK201204) 人才強校計劃人才(BPHR2011A04)資助項目
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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