| 遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测 |
| 李学峰
|
| 2014-03-15
|
| 发表期刊 | 计算机应用与软件
 |
| ISSN | 1000-386X
|
| 卷号 | 31期号:03页码:301-303+333 |
| 摘要 | 针对入侵检测系统产生的高维数据和支持向量机参数优化问题,提出一种遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测模型。首先将特征子集和支持向量机参数编码成染色体,将网络入侵检测的分类准确率作为种群个体的适应度值,然后通过遗传算法的全局搜索能力,同步找到对分类算法最有影响的特征组合和支持向量机最优参数,最后采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以快速找到最优特征子集和支持向量机参数,提高了网络入侵检测正确率,是一种较好的网络入侵检测算法。 |
| 关键词 | 特征选择
入侵检测
遗传算法
支持向量机
|
| URL | 查看原文
|
| 收录类别 | 北大核心
; CSCD
|
| 语种 | 中文
|
| 资助项目 | 2012年度青海省社会科学规划项目(批准号12026)
|
| 原始文献类型 | 学术期刊
|
| 文献类型 | 期刊论文
|
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/70129
|
| 专题 | 国家开放大学青海分部
|
| 作者单位 | 青海广播电视大学
|
| 第一作者单位 | 国家开放大学青海分部
|
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学青海分部
|
推荐引用方式
GB/T 7714 |
李学峰. 遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测[J].
计算机应用与软件,2014,31(03):301-303+333.
|
| APA |
李学峰.(2014).遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测.计算机应用与软件,31(03),301-303+333.
|
| MLA |
李学峰."遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测".计算机应用与软件 31.03(2014):301-303+333.
|
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论