【摘 要】
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网络入侵的早期特征是影响网络入侵早期检测效果的关键。针对网络入侵早期特征选择问题,提出一种结合频率筛选的遗传算法,该算法以SOM神经网络作为评价模型,通过多次运行遗传算法改善其优化结果的稳定性,根据对最优解中特征出现的频率进一步筛选,得到一组优化的早期特征。对入侵早期特征集进行特征选择实验,将39维早期特征优化至29维。实验结果表明,使用优化特征组合不仅有效缩减了入侵检测建模时间,而且使入侵检测系
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网络入侵的早期特征是影响网络入侵早期检测效果的关键。针对网络入侵早期特征选择问题,提出一种结合频率筛选的遗传算法,该算法以SOM神经网络作为评价模型,通过多次运行遗传算法改善其优化结果的稳定性,根据对最优解中特征出现的频率进一步筛选,得到一组优化的早期特征。对入侵早期特征集进行特征选择实验,将39维早期特征优化至29维。实验结果表明,使用优化特征组合不仅有效缩减了入侵检测建模时间,而且使入侵检测系统获得更高的检测率。
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