期刊文章详细信息
基于CEGA-SVM的网络入侵检测算法
Network Intrusion Detection Algorithm Based on CEGA-SVM
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]江苏食品职业技术学院计算机应用技术系,淮安223004
年 份：2009
卷 号：35
期 号：23
起止页码：166-167
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要：针对传统遗传算法在网络入侵检测中存在分类复杂的问题,提出结合条件熵遗传算法(CEGA)和支持向量机(SVM)的网络入侵检测算法。将入侵特征的抽取和分类模型的建立进行联合优化,同时利用训练数据的统计特性指导入侵特征的抽取,并对特征空间进行线性变换,得到优化的特征子集和分类模型,在提高分类检测率的同时降低检测时延。
关 键 词：入侵检测 遗传算法 支持向量机
分 类 号：TP391]
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