【摘 要】
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为了提高网络入侵检测的正确率,针对特征优化和训练样本选择问题,提出一种高密度的网络入侵特征检测算法。首先提取网络状态特征,然后将特征编码成为粒子的位置向量,通过粒子
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为了提高网络入侵检测的正确率,针对特征优化和训练样本选择问题,提出一种高密度的网络入侵特征检测算法。首先提取网络状态特征,然后将特征编码成为粒子的位置向量,通过粒子之间信息共享找到最优特征子集,删除冗余和无效特征,降低特征维数,最后采用模糊均值聚类算法选择最优训练样本,并通过支持向量机建立网络入侵检测器。在Matlab 2012平台上采用标准网络入侵数据库对算法性能进行测试,实验结果表明,相对于其它网络入侵检测算法,本文算法提高了网络入侵检测的正确率和检测效率,获得更加理想的网络入侵检测结果。
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