本文關鍵詞：遺傳算法同步選擇特征和支持向量機參數(shù)的網絡入侵檢測

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【摘要】：針對入侵檢測系統(tǒng)產生的高維數(shù)據(jù)和支持向量機參數(shù)優(yōu)化問題,提出一種遺傳算法同步選擇特征和支持向量機參數(shù)的網絡入侵檢測模型。首先將特征子集和支持向量機參數(shù)編碼成染色體,將網絡入侵檢測的分類準確率作為種群個體的適應度值,然后通過遺傳算法的全局搜索能力,同步找到對分類算法最有影響的特征組合和支持向量機最優(yōu)參數(shù),最后采用KDD99數(shù)據(jù)集進行仿真實驗。結果表明,該模型可以快速找到最優(yōu)特征子集和支持向量機參數(shù),提高了網絡入侵檢測正確率,是一種較好的網絡入侵檢測算法。
【作者單位】： 青海廣播電視大學;
【基金】：2012年度青海省社會科學規(guī)劃項目(批準號12026)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著網絡規(guī)模越來越大,網絡入侵的數(shù)量和危害程度呈上升趨勢,傳統(tǒng)的被動防御措施如防火墻技術、數(shù)據(jù)加密等不足以抵御入侵攻擊,具有主動防御特性的入侵檢測技術成為網絡安全主要防御手段[1]。如何提高網絡入檢測正確率成為網絡入侵檢測研究中的熱點問題[2]。網絡入侵檢

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