文献类型：期刊文章

作　　者：谭继安[1] 关继夫[2]

Tan Ji an;Guan Jifu(Dongguan Polytechnic, Dongguan 523808, Guangdong, China;Center of Education Technology and Information, Guangdong Medical University, Dongguan 524023, Guangdong, China)

机构地区：[1]东莞职业技术学院,广东东莞523808 [2]广东医科大学教育技术与信息中心,广东东莞524023

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：广东省教育科学"十二五"规划教育信息技术研究专项课题(13JXN034)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：3

起止页码：326-333

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对网络入侵攻击检测系统检测准确率与计算效率较低的问题,提出一种基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统。将训练集划分为若干的子集,使用特征选择方法提取特征集中类内相关性高、类外相关性低的特征;对人工蜂群算法进行修改,通过引入全局搜索能力强的算法提高人工蜂群算法的性能;根据优化的特征子集与规则集对网络入侵攻击行为进行分类处理。基于网络入侵数据集的实验结果表明,该系统实现了较高的检测性能和计算效率。

关 键 词：人工蜂群算法 网络安全 入侵检测系统 人工智能  特征选择  决策树

分 类 号：TP393]