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基于自适应遗传算法的入侵检测特征选择方法  
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【英文篇名】 A feature selection method for intrusion detection using the adaptive genetic algorithm
【下载频次】 ★★★★
【作者】 李安; 江加和;
【英文作者】 LI An; JIANG Jiahe; School of Automation Science and Electrical Engineering; Beihang University;
【作者单位】 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;
【文献出处】 应用科技 , Applied Science and Technology, 编辑部邮箱 2016年 03期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 遗传算法; 信息增益; 特征选择; 入侵检测;
【英文关键词】 genetic algorithm; information gain; feature selection; intrusion detection;
【摘要】 针对网络入侵检测所处理数据特征维数高、入侵检测系统负荷大、检测速度慢等问题,提出了一种将自适应遗传算法与信息增益相结合的特征选择方法,并采用基于支持向量机的分类器作为自适应遗传算法中适应度函数的计算与特征选择结果性能的评价。实验采用入侵检测KDDCUP99数据集,将原41维特征属性约简为13维,通过和自适应遗传算法,回溯搜索算法与信息增益相结合的特征选择方法等2种算法的对比实验,表明基于自适应遗传算法的特征选择算法具有更优的解空间寻优能力和特征约简能力。
【英文摘要】 An intrusion detection system( IDS) needs to deal with high-dimensional feature of data and it is easily overloaded. Meanwhile high-dimensional feature of data will lead to low detection speed and poor detection performance. To solve such defects,a novel feature selection method was proposed,combining the adaptive genetic algorithm( GA) with information gain( IG),In addition,a classifier based on support vector machine( SVM) is used for the calculation of the fitness function in the adaptive genetic algorit...
【基金】 国家自然科学基金项目(61273141)
【更新日期】 2016-06-29
【分类号】 TP18;TP393.08
【正文快照】 近年来,网络的迅速发展推动了世界经济与社会的进步,同时也带来了泛滥的网络入侵与攻击事件,网络入侵检测作为一种主动防御技术成为当今网络安全防护的有效手段。入侵检测即通过实时监控网络数据包,收集与分析网络连接数据的特征属性,从而及时发现入侵行为,避免恶意攻击[1]。检

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