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基于特征選擇的網(wǎng)絡(luò )入侵檢測模型研究
CSTR:
作者:
作者單位:

(廣東科貿職業(yè)學(xué)院 信息工程系,廣州 510640)

作者簡(jiǎn)介:

李 文(1963-),男,廣西欽州人,碩士研究生,副教授,主要從事計算機網(wǎng)絡(luò )應用、軟件應用、網(wǎng)絡(luò )安全、大數據、云安全、軟件開(kāi)發(fā)等方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

醫學(xué)院校課程考試與學(xué)業(yè)評價(jià)管理通用系統的改革與研究(桂教科研[2003]22號)。


Network Intrusion Model Based on Feature Selection Research
Author:
Affiliation:

(Department of information Engineering, Guangdong Polytechnic of Science and Trade,Guangzhou 510640,China)

Fund Project:

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    摘要:

    為了有效從收集的惡意數據中選擇特征去分析,保障網(wǎng)絡(luò )系統的安全與穩定,需要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )入侵檢測模型研究;但目前方法是采用遺傳算法找出網(wǎng)絡(luò )入侵的特征子集,再利用粒子群算法進(jìn)行進(jìn)一步選擇,找出最優(yōu)的特征子集,最后利用極限學(xué)習機對網(wǎng)絡(luò )入侵進(jìn)行分類(lèi),但該方法準確性較低;為此,提出一種基于特征選擇的網(wǎng)絡(luò )入侵檢測模型研究方法;該方法首先以增強尋優(yōu)性能為目標對網(wǎng)絡(luò )入侵檢測進(jìn)行特征選擇,結合分析出的特征選擇利用特征屬性的Fisher比構造出特征子集的評價(jià)函數,然后結合計算出的特征子集評價(jià)函數進(jìn)行支持向量機完成對基于特征選擇的網(wǎng)絡(luò )入侵檢測模型研究方法;仿真實(shí)驗表明,利用支持向量機對網(wǎng)絡(luò )入侵進(jìn)行檢測能有效地提高入侵檢測的速度以及入侵檢測的準確性。

    Abstract:

    In order to effectively extract features from the malicious data collected to analyze, security network system security and stability, the need for network intrusion detection model is studied. But the current approach is to use genetic algorithm to find out the characteristics of the network intrusion subset of recycled for further selection of particle swarm optimization (pso), find out the optimal feature subset, finally using extreme learning machine classifying network intrusion, but this method has the problem of accuracy is low. Therefore, proposes a network intrusion detection methods based on feature selection. This method firstly in order to enhance optimal performance as the goal to feature selection of network intrusion detection, combined with analysis of characteristics of feature selection using the attributes of the Fisher than feature subset evaluation function is constructed, and combining with the feature subset of calculated results of evaluation function for support vector machine (SVM) to network intrusion detection based on feature selection methods. Simulation experiments show that support vector machine (SVM) is used to analyse the network intrusion detection can effectively improve the accuracy of the speed of intrusion detection and intrusion detection.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李文.基于特征選擇的網(wǎng)絡(luò )入侵檢測模型研究計算機測量與控制[J].,2017,25(8):214-217.

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歷史
  • 收稿日期:2017-04-15
  • 最后修改日期:2017-04-26
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-09-08
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