基于IG-PSO特征选择权重的入侵检测研究

摘要：

要对网络中入侵的数据进行较好的检测,不仅需要检测出入侵数据的维数,还需对入侵数据的特征进行良好的分析.为了尽可能地提高入侵检测的效率,提出了一种将信息增益与粒子群优化算法相互结合的入侵检测模型.实验结果表明:该模型消除了冗余特征,降低了检测数据的维数,加速了检测的效率,使整个入侵检测的性能有了明显的提升,在规模大、维度高的实时检测系统中具有一定的实际应用及借鉴参考价值.

关键词：IG、PSO、入侵检测

所属期刊栏目：40

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高校自然科学研究重点项目KJ2017A761;安徽省质量工程项目2017mooc034;安徽省教学研究重点项目2018jyxm0990;安徽省职业与成人教育学会教育科研规划课题重点项目azjxh17017

在线出版日期：2019-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：60-64