【摘 要】
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针对入侵检测中恶意流量特征高维度问题,提出了一种改进的遗传算法优化支持向量机的入侵检测方法。根据适应度函数和种群进化次数首先设计了自适应变化的交叉和变异概率,利用
【机 构】
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广州民航职业技术学院航空港管理学院,长沙市化工研究所,航天工程大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0803201,2016YFB0801200),国家自然科学基金项目(61802429).
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针对入侵检测中恶意流量特征高维度问题,提出了一种改进的遗传算法优化支持向量机的入侵检测方法。根据适应度函数和种群进化次数首先设计了自适应变化的交叉和变异概率,利用梯度下降法对遗传算法进行了改进,然后设计一种基于分类准确率、数据特征维度和误报率的适应度函数,同时输出网络流量特征权重、核参数γ和惩罚因子C,仿真实验表明:本方法相比其他入侵检测算法,降低至少20%流量特征维度,提高至少2%流量检测准确率,缩短至少10%流量检测时间。
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