【摘 要】
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针对目前多网络入侵检测系统存在着大量冗余无效的特征，特征维数较高，普遍存在检测精准率较低，安全性较差的问题，提出了一种在入侵检测系统中将遗传算法和粒子群算法相互融合的技
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2017A761);安徽省质量工程项目(2016tszy012);安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2016438)
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针对目前多网络入侵检测系统存在着大量冗余无效的特征，特征维数较高，普遍存在检测精准率较低，安全性较差的问题，提出了一种在入侵检测系统中将遗传算法和粒子群算法相互融合的技术，运用遗传算法迅速找到网络入侵的特征子集，结合粒子群算法找到最优解．实验结果表明，该融合技术大大提高了网络入侵检测的精准率，网络的安全也得到了大幅度的提升．
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