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【2h】

Research on Feature Selection in Intrusion Detection Based on Genetic Algorithm

机译：基于遗传算法的入侵检测特征选择研究

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随着网络的广泛应用，网络安全问题也越来越严峻。当前网络攻击方法层出不穷，入侵规模不断扩大，使得目前防火墙等被动的网络安全机制对许多攻击无能为力。入侵检测技术作为一种主动防御技术，弥补了传统安全技术的不足，故对入侵检测技术的研究十分必要。一般情况下，要提高入侵检测系统分类器的识别率总是过度地提取特征信息，结果不仅特征空间维数增大，而且存在较大的冗余。因而需要在尽量不降低分类精度的前提下降低特征空间的维数，从而提高入侵检测系统的速度。本文主要结合遗传算法、粒子群算法、支持向量机等技术改进特征选择方法，并将其应用在入侵检测领域以解决病毒数量大、变化快、维度高和干扰多的问题。同时在病毒入侵检测的检...

机译：随着网络的广泛应用，网络安全问题也越来越严峻。当前网络攻击方法层出不穷，入侵规模不断扩大，使得目前防火墙等被动的网络安全机制对许多攻击无能为力。入侵检测技术作为一种主动防御技术，弥补了传统安全技术的不足，故对入侵检测技术的研究十分必要。一般情况下，要提高入侵检测系统分类器的识别率总是过度地提取特征信息，结果不仅特征空间维数增大，而且存在较大的冗余。因而需要在尽量不降低分类精度的前提下降低特征空间的维数，从而提高入侵检测系统的速度。本文主要结合遗传算法、粒子群算法、支持向量机等技术改进特征选择方法，并将其应用在入侵检测领域以解决病毒数量大、变化快、维度高和干扰多的问题。同时在病毒入侵检测的检...

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作者
陈闽奎;
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年度 2012
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原文格式 PDF
正文语种 zh_CN
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