現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速,尤其是進入了大數(shù)據(jù)和云計算時代,人們對于網(wǎng)絡(luò)安全的需求日益增加。而技術(shù)革新日新月異,網(wǎng)絡(luò)入侵手段呈現(xiàn)出隱蔽性,靜默性的特點。所以建立一個有效的網(wǎng)絡(luò)入侵防御機制刻不容緩�，F(xiàn)今一些主流的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型都是基于模式識別、機器學習的思想所建立的,但是隨著數(shù)據(jù)量級的增加,使得入侵檢測的效率越來越低下,效果越來越差,海量的數(shù)據(jù)對這些入侵檢測模型提出了挑戰(zhàn)。而且隨著數(shù)據(jù)維度的急劇增加,冗余的數(shù)據(jù)信息數(shù)量也會急劇上升,這些無關(guān)的信息可能會極大降低分類算法的效果,使分類時間成本增加,造成“維數(shù)災(zāi)難”以及“過擬合”問題。特征選擇是解決這種問題的一種有效手段,它通過統(tǒng)計學方法或者智能算法提出冗余的特征,尋找能夠使分類任務(wù)效果有較大提升的特征子集,從而減少算法時間成本,提高分類性能。因此,開展入侵檢測系統(tǒng)的特征選擇方法研究具有重要的研究與應(yīng)用價值。本文所做的工作包括:對傳統(tǒng)智能算法的低效,收斂性,以及以落入局部最優(yōu)解的問題,查閱了有關(guān)文獻之后,選用了最近提出的智能算法:灰狼優(yōu)化算法作為特征選擇算法,并用于入侵檢測系統(tǒng)中。該算法在每次迭代開始時,先確定本次迭代中的最優(yōu)解,然后通過對本次迭代中所有備選解對其進行逼近來更新解空間,從而達到逼近全局最優(yōu)解,相比于其他傳統(tǒng)的智能算法,該算法具有較好的收斂性的以及開發(fā)性針對傳統(tǒng)二元化灰狼算法的停滯性問題,本文提出了一個基于距離貪心策略的灰狼優(yōu)化算法,該算法拋棄了傳統(tǒng)的閾值二元化的思想,將二元化的標準放在每一個解本身的優(yōu)劣性上,提高了算法效果的上限。本文在討論了若干個特征選擇方法后,分別針對GWO提出一種比較有效的特征選擇方法:距離貪心策略的灰狼優(yōu)化算法(DGSBGWO),選擇網(wǎng)絡(luò)入侵數(shù)據(jù)集為KDDCUP1999,將特征選擇方法用于入侵檢測中,并把檢測效果的好壞以及特征選擇數(shù)目作為衡量指標,并進行了大量實驗。實驗表明,運用距離貪心策略的灰狼優(yōu)化算法,在不同的分類器上,穩(wěn)定性以及檢測效果都優(yōu)于傳統(tǒng)的智能算法。
【學位單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.08;TP18
【部分圖文】：

逼近滿足這個問題的最優(yōu)解的近似解，借助生物學上的染色體交叉與變異，代中生成新的個體，然后重復(fù)上一代的自然選擇，使得新一代能夠逐漸適應(yīng)環(huán)境。最后設(shè)定一個迭代最終次數(shù)，末代種群中的最優(yōu)個體可以被當作問題優(yōu)解。遺傳算法的一般步驟如下圖所表示：

EBGWO算法流程圖

貪心策略流程圖

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本文編號：2812066