10.3969/j.issn.1006-2475.2014.08.017
基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型
为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型( GA-PSO)。首先建立网络入侵特征选择的数学模型,采用遗传算法迅速找到网络入侵的特征子集,然后采用粒子群算法进一步选择,找到最优特征子集,最后采用极限学习机建立网络入侵检测分类器,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明, GA-PSO不仅提高了入侵检测速度,而且可以提高网络入侵检测的正确率。
特征选择、入侵检测、遗传算法、粒子群优化算法
TP393.08(计算技术、计算机技术)
2014-08-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
75-80