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一种基于自适应遗传算法的混合特征选择入侵检测方法

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本发明涉及入侵检测网络安全领域，特别涉及一种基于自适应遗传算法的混合特征选择入侵检测方法，包括导入网络入侵检测数据集；采用独热编码处理离散特征，采用数值标准化处理连续特征；采用基尼指数对特征子集进行过滤，剔除冗余特征，选择最优特征；采用SVM算法作为封装方法组成混合特征选择算法，并通过自适应遗传算法进行搜索获取最优特征子集；采用最大迭代次数作为算法终止条件，在此基础上当适应度函数值达到指定阈值时，算法将提前终止迭代；本发明结合了过滤选择算法和封装选择算法的优点，利用二者的互补特性，有效删除冗余特征和相关度低的特征，提高了入侵检测的检测效率，降低误报率。

著录项

公开/公告号CN110166454A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-08-23

原文格式PDF
申请/专利权人重庆邮电大学;
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申请/专利号CN201910424226.7
发明设计人李兆玉;裴作飞;刘丹;姚立霜;王云锋;
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申请日2019-05-21
分类号
代理机构重庆辉腾律师事务所;
代理人卢胜斌
地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
入库时间 2024-02-19 14:21:28

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-09-17

实质审查的生效 IPC(主分类):H04L29/06 申请日:20190521

实质审查的生效
2019-08-23

公开

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