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《第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)》2009年
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一种面向网络入侵检测的特征选择方法

赵新星  姜青山  陈路莹  胡海斌  
【摘要】:在网络入侵检测中,不相关或冗余的特征使得检测变得越来越困难,为了提高检测的精度和效率,提出了一种新的网络入侵检测的特征选择方法.该方法首先利用粗糙集理论的特性对特征进行筛选;然后利用遗传算法在解决NP问题上的并行性、鲁棒性和全局优化搜索等特点,在剩余的特征子集中寻找最优子集.考虑到早熟问题会使遗传算法陷入局部最优,采用对种群聚类的方式建立自适应的交叉、变异率,种群个体交叉时在不同的类内随机选择从而保证群体多样性,每次迭代均保留父代的最优个体.在入侵检测的经典数据集KDD CUP 99上检验了算法的有效性,使用SVM分类器对选出的特征子集进行性能评估.实验结果表明,该方法与相关研究对比提高了入侵检测系统的精度和效率.
【作者单位】:厦门大学软件学院 成都大学
【基金】:国家自然科学基金项目(10771176)
【分类号】:TP393.08

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【共引文献】
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