發(fā)布時(shí)間：2018-05-20 06:10

  本文選題：FAST特征選擇 + 自適應(yīng)二進(jìn)制量子引力搜索算法��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期

【摘要】：為進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)效果,提出一種融合FAST特征選擇與自適應(yīng)二進(jìn)制量子引力搜索支持向量機(jī)的(FAST-ABQGSA-SVM)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法。利用FAST算法過(guò)濾掉原始特征集中冗余無(wú)關(guān)的特征形成候選特征子集,基于組合優(yōu)化策略采用自適應(yīng)二進(jìn)制量子引力搜索算法對(duì)候選特征子集與SVM分類器參數(shù)進(jìn)行組合優(yōu)化。在ABQGSA反復(fù)學(xué)習(xí)尋優(yōu)過(guò)程中,采取動(dòng)態(tài)自適應(yīng)波動(dòng)式調(diào)整策略更新量子旋轉(zhuǎn)角以平衡算法全局搜索能力和局部搜索能力;同時(shí)為提升算法的自適應(yīng)變異能力,設(shè)計(jì)與進(jìn)化程度及個(gè)體適應(yīng)度值相關(guān)的自適應(yīng)變異概率,當(dāng)種群進(jìn)化出現(xiàn)停滯時(shí)及時(shí)引入量子位離散交叉操作幫助種群擺脫局部極值。通過(guò)KDD CUP 99仿真實(shí)驗(yàn)表明,所提出的FAST-ABQGSA-SVM算法較其他同類型檢測(cè)算法具有更好的魯棒性、學(xué)習(xí)精度以及檢測(cè)效果。
[Abstract]:In order to further improve the effectiveness of network intrusion detection, an intrusion detection algorithm based on FAST-ABQGSA-SVM-based network is proposed, which combines FAST feature selection with adaptive binary quantum gravity search support vector machine. FAST algorithm is used to filter out redundant features in the original feature set to form candidate feature subsets. Adaptive binary quantum gravitational search algorithm is used to optimize the candidate feature subset and SVM classifier parameters based on combinatorial optimization strategy. In the process of repeated learning and optimization of ABQGSA, the dynamic adaptive wave adjustment strategy is adopted to update the quantum rotation angle to balance the global and local search ability of the algorithm, and to improve the adaptive mutation ability of the algorithm. The adaptive mutation probability related to the degree of evolution and individual fitness is designed. When population evolution stagnates the qubit discrete crossover operation is introduced in time to help the population get rid of the local extremum. The simulation results of KDD CUP 99 show that the proposed FAST-ABQGSA-SVM algorithm has better robustness, learning accuracy and detection effect than other similar detection algorithms.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)泰州科技學(xué)院移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院;江蘇科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61305058) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(15KJB520016)
【分類號(hào)】：TP18;TP393.08

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本文編號(hào)：1913490