文献类型：期刊文章

作　　者：邹涛[1] 孙宏伟[1] 田新广[1] 李学春[2]

机构地区：[1]国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073 [2]北京首信股份有限公司网络技术研究所,北京100016

出　　处：《计算机应用》

年　　份：2003

卷　　号：23

期　　号：7

起止页码：13-14

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：文中研究了构建IDS时重要输入特征的鉴别问题,在介绍一种基于效能等级的重要特征排序算法(PFRM)基础上,提出一种基于遗传算法的最小特征子集选取算法(FSSGA)。分析了两种算法的特点,并采用相同数据集对其进行实验比较。实验结果表明,与PFRM相比,FSSGA算法在特征减少和攻击检测方面具有更好的性能。

关 键 词：入侵检测系统 审计数据 遗传算法 支撑矢量机 神经网络

分 类 号：TP311]