基于遗传算法的入侵检测特征选择

• 作者: 巩青歌 朱红萍 雷战波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 入侵检测 特征选择 偏F检验 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1417-1419,1426
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.04.060

摘要

针对入侵检测日志数据存在大量不相关特征和冗余特征,导致入侵检测数据集维数较高,检测算法实时性较低的问题,提出一种基于遗传算法的入侵检测特征选择算法.首先删除入侵检测数据集中的不相关特征及冗余特征,构建有效特征集L,并通过偏F检验对特征进一步选择,构成待优化特征集L'；然后采用遗传算法对L'进行优化选择,选出最能反映系统状态的特征集L″.仿真实验结果证明,该算法在保证特征分类精度和确保入侵检测漏检率、误检率尽量小的前提下明显提高了入侵检测的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷战波	西安交通大学公共政策与管理学院	44	848	14.0	28.0
2	巩青歌	武警工程学院通信工程系	42	137	7.0	10.0
3	朱红萍	武警工程学院通信工程系	2	39	1.0	2.0