文献类型：期刊文章

作　　者：袁开银[1] 费岚[1]

机构地区：[1]河南财经政法大学现代教育技术中心,郑州450046

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》

基　　金：国家自然科学基金(批准号:60972082)

年　　份：2016

卷　　号：54

期　　号：2

起止页码：309-314

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、INSPEC、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对网络入侵特征优化问题,提出一种混合粒子群优化算法选择特征的网络入侵检测模型,以提高网络入侵检测率.首先将网络入侵检测率作为特征选择的目标函数,网络状态特征作为约束条件建立相应的数学模型,然后采用混合粒子群算法找到最优特征子集,最后采用支持向量机作为分类器建立入侵检测模型,并在MATLAB2012平台上采用KDD1999数据进行验证.实验结果表明,该模型可高效地查询到最优特征子集,入侵检测率和效率均优于经典入侵检测模型.

关 键 词：互联网络 选择特征  入侵检测模型 分类器 混合粒子群优化算法

分 类 号：TP393]