本文關(guān)鍵詞：一種基于遺傳算法的入侵早期特征選擇方法

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【摘要】：網(wǎng)絡(luò)入侵的早期特征是影響網(wǎng)絡(luò)入侵早期檢測(cè)效果的關(guān)鍵.針對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵早期特征選擇問(wèn)題,提出一種結(jié)合頻率篩選的遺傳算法,該算法以SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為評(píng)價(jià)模型,通過(guò)多次運(yùn)行遺傳算法改善其優(yōu)化結(jié)果的穩(wěn)定性,根據(jù)對(duì)最優(yōu)解中特征出現(xiàn)的頻率進(jìn)一步篩選,得到一組優(yōu)化的早期特征.對(duì)入侵早期特征集進(jìn)行特征選擇實(shí)驗(yàn),將39維早期特征優(yōu)化至29維.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用優(yōu)化特征組合不僅有效縮減了入侵檢測(cè)建模時(shí)間,而且使入侵檢測(cè)系統(tǒng)獲得更高的檢測(cè)率.
【作者單位】： 北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遺傳算法 特征選擇 入侵早期檢測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61070237,61232005)資助
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 1引言網(wǎng)絡(luò)入侵的早期特征是影響網(wǎng)絡(luò)入侵早期檢測(cè)效果的關(guān)鍵.面向網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的特征選擇是對(duì)高維的入侵特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行選擇,得到較低維度的、能夠反映入侵行為本質(zhì)的特征組合,以降低構(gòu)建入侵檢測(cè)模型的復(fù)雜度,提高入侵檢測(cè)率.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)是智能化入侵檢測(cè)的重要技

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本文編號(hào)：697587