混合粒子群优化算法选择特征的网络入侵检测

• 作者: 袁开银 费岚
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 互联网络 选择特征 入侵检测模型 分类器 混合粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 309-314
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 2342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.02.28

摘要

针对网络入侵特征优化问题，提出一种混合粒子群优化算法选择特征的网络入侵检测模型，以提高网络入侵检测率。首先将网络入侵检测率作为特征选择的目标函数，网络状态特征作为约束条件建立相应的数学模型，然后采用混合粒子群算法找到最优特征子集，最后采用支持向量机作为分类器建立入侵检测模型，并在 MATLAB2012平台上采用 KDD1999数据进行验证。实验结果表明，该模型可高效地查询到最优特征子集，入侵检测率和效率均优于经典入侵检测模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费岚	河南财经政法大学现代教育技术中心	10	63	4.0	7.0
2	袁开银	河南财经政法大学现代教育技术中心	11	28	3.0	5.0