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自适应差分进化算法在入侵检测中的应用
【摘要】 针对开放式的网络环境要求入侵检测系统能够实时高效响应的问题，本文提出了一种自适应的差分进化算法ADE，用于入侵检测的特征选择。算法对网络数据的混合属性进行预处理，引入进化代数和个体适应度函数作为自适应算子动态调整摄动比例因子F和交叉概率CR，采用自适应变异策略提高进化的适应性。在KDDCUP 99数据集的测试结果表明，改进的ADE算法收敛能力较强，稳定性较好，提高了网络入侵系统的检测性能。
【基金】 2020年“攀登计划”广东大学科技创新培育专项资金（编号：Pdjh2020b1292）;2021年度江门市基础与理论科学类项目
- 【文献出处】 网络安全技术与应用 ,Network Security Technology & Application , 编辑部邮箱 ,2022年04期
- 【分类号】TP18;TP393.08
- 【被引频次】1
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