本文關(guān)鍵詞：基于AFSA-KNN選擇特征的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)

  更多相關(guān)文章： 特征選擇 入侵檢測(cè) K近鄰 特征關(guān)聯(lián)性 人工魚群算法

【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵特征高維性和特征冗余嚴(yán)重等問題,提出一種K近鄰算法(KNN)和改進(jìn)人工魚群算法選擇特征的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型(AFSA-KNN)。計(jì)算特征之間的關(guān)聯(lián)度,采用KNN算法消除原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的冗余特征;將得到的特征子集作為AFSA初始解,通過模擬魚群的覓食、聚群及追尾行為找到最優(yōu)特征子集;建立網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,AFSA-KNN有效消除了冗余特征,減少分類器輸入維數(shù),提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)正確率和檢測(cè)速度。
【作者單位】： 江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【關(guān)鍵詞】： 特征選擇 入侵檢測(cè) K近鄰 特征關(guān)聯(lián)性 人工魚群算法
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 0引言特征選擇是在保持原有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息完整性的基礎(chǔ)上,剔除無用或者冗余特征,以提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)效率,因此特征選擇成為網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的核心問題[1-5]。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)特征選擇方法主要采用隨機(jī)搜索算法和啟發(fā)式搜索算法,隨機(jī)搜索算法采用窮舉搜索策略,其計(jì)算量大,對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集

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