计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (6): 1686-1688.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.06.1686
收稿日期:
2013-12-13
修回日期:
2014-01-25
出版日期:
2014-06-01
发布日期:
2014-07-02
通讯作者:
黄会群
作者简介:
基金资助:
湖南省教育厅科研项目
HUANG Huiqun1,2,SUN Hong2
Received:
2013-12-13
Revised:
2014-01-25
Online:
2014-06-01
Published:
2014-07-02
Contact:
HUANG Huiqun
摘要:
为了提高网络入侵检测正确率,提出一种粒子群算法(PSO)选择特征和信息增益(IG)法确定特征权值的网络入侵检测模型(PSO-IG)。首先采用PSO选择网络入侵特征子集,消除冗余特征;然后采用IG法确定特征子集中的特征权重,并采用支持向量机(SVM)建立分类模型;最后采用KDD CUP 99 数据集对PSO-IG的性能进行测试。测试结果表明:PSO-IG消除了冗余特征,降低了输入维数,提高了网络入侵检测速度;通过合理确定特征权值,提高了入侵检测正确率。
中图分类号:
黄会群 孙虹. 粒子群选择特征和信息增益确定特征权值的入侵检测[J]. 计算机应用, 2014, 34(6): 1686-1688.
HUANG Huiqun SUN Hong. Network intrusion detection based on particle swarm optimization algorithm and information gain[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(6): 1686-1688.
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