【摘 要】
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针对当前网络入侵检测中普遍存在检测速度较慢的缺陷,提出了一种新的网络入侵检测特征选择方法。该方法将量子进化算法应用于网络入侵检测的特征选择,从网络连接的原始特征属
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目(Y201225119)
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针对当前网络入侵检测中普遍存在检测速度较慢的缺陷,提出了一种新的网络入侵检测特征选择方法。该方法将量子进化算法应用于网络入侵检测的特征选择,从网络连接的原始特征属性中选出一组有效的特征用于入侵检测,以提高检测效率。首先以增强寻优性能为目标改进了量子进化算法,基于特征属性的Fisher比构造了特征子集的评价函数,然后按照量子进化算法的流程设计了网络入侵检测特征选择算法。通过KDD99样本数据集的实验,表明算法是有效的,既保证了入侵检测的分类性能,也提高了入侵检测的效率。
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