本文選題：網(wǎng)絡入侵檢測 + 特征選擇��； 參考：《計算機應用》2013年05期

【摘要】：針對當前網(wǎng)絡入侵檢測中普遍存在檢測速度較慢的缺陷,提出了一種新的網(wǎng)絡入侵檢測特征選擇方法。該方法將量子進化算法應用于網(wǎng)絡入侵檢測的特征選擇,從網(wǎng)絡連接的原始特征屬性中選出一組有效的特征用于入侵檢測,以提高檢測效率。首先以增強尋優(yōu)性能為目標改進了量子進化算法,基于特征屬性的Fisher比構造了特征子集的評價函數(shù),然后按照量子進化算法的流程設計了網(wǎng)絡入侵檢測特征選擇算法。通過KDD99樣本數(shù)據(jù)集的實驗,表明算法是有效的,既保證了入侵檢測的分類性能,也提高了入侵檢測的效率。
[Abstract]:A new feature selection method for network intrusion detection is proposed to solve the problem of slow detection speed in current network intrusion detection. In this method, the quantum evolutionary algorithm is applied to the feature selection of network intrusion detection, and a set of effective features are selected from the original feature attributes of the network connection to improve the detection efficiency. Firstly, the quantum evolutionary algorithm is improved to enhance the performance of optimization. The Fisher ratio based on the feature attributes constructs the evaluation function of the feature subset, and then the feature selection algorithm of network intrusion detection is designed according to the flow of the quantum evolution algorithm. The experiment of KDD99 sample data sets shows that the algorithm is effective, which not only guarantees the classification performance of intrusion detection, but also improves the efficiency of intrusion detection.
【作者單位】： 臺州職業(yè)技術學院計算機工程系;
【基金】：浙江省教育廳科研項目(Y201225119)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：1856671