基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统

• 作者: 关继夫 谭继安
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群算法 网络安全 入侵检测系统 人工智能 特征选择 决策树
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 326-333
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 6420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.03.058

摘要

针对网络入侵攻击检测系统检测准确率与计算效率较低的问题,提出一种基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统.将训练集划分为若干的子集,使用特征选择方法提取特征集中类内相关性高、类外相关性低的特征;对人工蜂群算法进行修改,通过引入全局搜索能力强的算法提高人工蜂群算法的性能;根据优化的特征子集与规则集对网络入侵攻击行为进行分类处理.基于网络入侵数据集的实验结果表明,该系统实现了较高的检测性能和计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭继安		14	25	2.0	3.0
2	关继夫	广东医科大学教育技术与信息中心	6	7	2.0	2.0