【摘 要】
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网络数据量的增加导致计算复杂度和时间复杂度增加,为提高网络入侵检测的精度与速度,提出一种新的入侵检测方法RICSA-KELM。首先采用ReliefF过滤法除去无关特征和噪声,降低特
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61303113);广东省自然科学基金资助项目(2016A030310072);深圳市科技计划项目(KJYY20170724152553858);广东省教育厅重点平台及科研项目特色创新类项目(2017GWTSCX040);深圳市2017年度规划课题(ybzz17011,ybzz17009,zdzz17005);校级科研课题项目(QN201716)
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网络数据量的增加导致计算复杂度和时间复杂度增加,为提高网络入侵检测的精度与速度,提出一种新的入侵检测方法RICSA-KELM。首先采用ReliefF过滤法除去无关特征和噪声,降低特征维数;然后基于改进乌鸦搜索算法(ICSA,采用封装法)进行最优特征子集选择,并同步实现核极限学习机(KELM)分类器的参数优化。设计的线性加权目标函数在考虑最大分类精度的同时,尽可能减少误报率以及特征子集数量。此外,提出了基于多核平台的多线程并行计算方法,进一步优化模型运算方式,提高了计算效率。实验采用KDD99和UNSW-N
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