相关性分析和自适应遗传算法的入侵特征选择

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为了获得理想的网络入侵检测率,保证网络的正常运行,文章提出了一种相关性分析和自适应遗传算法(correlation analysis and adaptive genetic algorithm,CA-AGA)的网络入侵特征选择方法。首先采用相关性分析对网络入侵原始特征进行降维,删除其中的冗余特征,然后采用自适应遗传算法找到最优特征子集,最后采用支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器,并采用KDD 1999数据进行验证性实验。结果表明,文章提出的方法可快速选择入侵检测的最优特征子集,能够提高网络入侵检测率和速度。

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来源
《合肥工业大学学报：自然科学版》 |2018年第3期|342-346|共5页
作者
张睿哲; 李战国; 杨照峰;
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作者单位

平顶山学院计算机科学与技术学院;

平顶山学院软件学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
相关性分析(CA); 自适应遗传算法(AGA); 网络入侵; 特征选择;

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