基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型

摘要：

为了提高网络入侵检测的正确率，提出一种基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型（ GA-PSO）。首先建立网络入侵特征选择的数学模型，采用遗传算法迅速找到网络入侵的特征子集，然后采用粒子群算法进一步选择，找到最优特征子集，最后采用极限学习机建立网络入侵检测分类器，并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明， GA-PSO不仅提高了入侵检测速度，而且可以提高网络入侵检测的正确率。

关键词：特征选择、入侵检测、遗传算法、粒子群优化算法

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：75-80