粒子群选择特征和信息增益确定特征权值的入侵检测

• 作者: 孙虹 黄会群
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 特征权值 入侵检测 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机安全
• 页码范围: 1686-1688,1693
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.06.1686

摘要

为了提高网络入侵检测正确率,提出一种粒子群算法(PSO)选择特征和信息增益(IG)法确定特征权值的网络入侵检测模型(PSO-IG).首先采用PSO选择网络入侵特征子集,消除冗余特征;然后采用IG法确定特征子集中的特征权重,并采用支持向量机(SVM)建立分类模型;最后采用KDD CUP 99数据集对PSO-IG的性能进行测试.测试结果表明:PSO-IG消除了冗余特征,降低了输入维数,提高了网络入侵检测速度;通过合理确定特征权值,提高了入侵检测正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙虹	中南大学公共卫生学院	123	871	14.0	19.0
2	黄会群	中南大学公共卫生学院	3	9	1.0	3.0