【摘 要】
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针对开放式的网络环境要求入侵检测系统能够实时高效响应的问题,本文提出了一种自适应的差分进化算法ADE,用于入侵检测的特征选择.算法对网络数据的混合属性进行预处理,引入进化代数和个体适应度函数作为自适应算子动态调整摄动比例因子F和交叉概率CR,采用自适应变异策略提高进化的适应性.在KDDCUP 99数据集的测试结果表明,改进的ADE算法收敛能力较强,稳定性较好,提高了网络入侵系统的检测性能.
【机 构】
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江门职业技术学院 广东 529020
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针对开放式的网络环境要求入侵检测系统能够实时高效响应的问题,本文提出了一种自适应的差分进化算法ADE,用于入侵检测的特征选择.算法对网络数据的混合属性进行预处理,引入进化代数和个体适应度函数作为自适应算子动态调整摄动比例因子F和交叉概率CR,采用自适应变异策略提高进化的适应性.在KDDCUP 99数据集的测试结果表明,改进的ADE算法收敛能力较强,稳定性较好,提高了网络入侵系统的检测性能.
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