基于量子进化算法的网络入侵检测特征选择

• 作者: 张宗飞
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测 特征选择 量子进化算法 Fisher比
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 1357-1361
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08|TP18
• 字数: 7219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01357

摘要

针对当前网络入侵检测中普遍存在检测速度较慢的缺陷,提出了一种新的网络入侵检测特征选择方法.该方法将量子进化算法应用于网络入侵检测的特征选择,从网络连接的原始特征属性中选出一组有效的特征用于入侵检测,以提高检测效率.首先以增强寻优性能为目标改进了量子进化算法,基于特征属性的Fisher比构造了特征子集的评价函数,然后按照量子进化算法的流程设计了网络入侵检测特征选择算法.通过KDI)99样本数据集的实验,表明算法是有效的,既保证了入侵检测的分类性能,也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	张宗飞	台州职业技术学院计算机工程系	20	172	6.0	13.0