特征和分类器参数组合优化的网络入侵检测

王战红

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为了提高网络入侵检测的入侵检测结果,该文设计了特征和分类器参数组合优化的网络入侵检测算法。分别分析了特征、分类器参数对入侵检测结果的影响,并建立了两者组合优化的数学模型,采用生物地理学优化算法模拟生物种群聚居栖息地的迁移过程对数学模型的最优解进行优化,找到最优的特征和分类器参数组合,最后采用标准入侵检测数据集—KDD Cup99对算法的可行性和优越性进行测试和分析。结果表明,该文算法充分利用了特征和分类器参数之间的关联,改善了入侵检测率,执行速度可以满足入侵检测的实时性要求。

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来源
《南京理工大学学报：自然科学版》 |2017年第1期|59-64|共6页
作者
王战红;
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作者单位

铁道警察学院公安技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
网络入侵; 特征选择; 分类器设计; 生物地理学优化算法;

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