计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
6期
1686-1688,1693
,共4页
特征选择%特征权值%入侵检测%粒子群算法
特徵選擇%特徵權值%入侵檢測%粒子群算法
특정선택%특정권치%입침검측%입자군산법
feature selection%feature weight%intrusion detection%Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm
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.
為瞭提高網絡入侵檢測正確率,提齣一種粒子群算法(PSO)選擇特徵和信息增益(IG)法確定特徵權值的網絡入侵檢測模型(PSO-IG).首先採用PSO選擇網絡入侵特徵子集,消除冗餘特徵;然後採用IG法確定特徵子集中的特徵權重,併採用支持嚮量機(SVM)建立分類模型;最後採用KDD CUP 99數據集對PSO-IG的性能進行測試.測試結果錶明:PSO-IG消除瞭冗餘特徵,降低瞭輸入維數,提高瞭網絡入侵檢測速度;通過閤理確定特徵權值,提高瞭入侵檢測正確率.
위료제고망락입침검측정학솔,제출일충입자군산법(PSO)선택특정화신식증익(IG)법학정특정권치적망락입침검측모형(PSO-IG).수선채용PSO선택망락입침특정자집,소제용여특정;연후채용IG법학정특정자집중적특정권중,병채용지지향량궤(SVM)건립분류모형;최후채용KDD CUP 99수거집대PSO-IG적성능진행측시.측시결과표명:PSO-IG소제료용여특정,강저료수입유수,제고료망락입침검측속도;통과합리학정특정권치,제고료입침검측정학솔.
