为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种基于KNN-IPSO选择特征的网络入侵检测模型(KNN-IPSO)。首先采用K近邻算法消除原始网络数据中的冗余特征,并将其作为粒子群算法的初始解,然后采用粒子群算法找到最优特征子集,并对粒子的惯性权重...为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种基于KNN-IPSO选择特征的网络入侵检测模型(KNN-IPSO)。首先采用K近邻算法消除原始网络数据中的冗余特征,并将其作为粒子群算法的初始解,然后采用粒子群算法找到最优特征子集,并对粒子的惯性权重进行自适应调整和种群进行混沌操作,帮助种群跳出局部最优,最后采用KDD CUP 99数据集对KNN-IPSO的性能进行测试。结果表明,KNN-IPSO消除了冗余特征,降低了分类器的输入维数,有效提高了入侵检测正确率和检测速度。展开更多
文摘为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种基于KNN-IPSO选择特征的网络入侵检测模型(KNN-IPSO)。首先采用K近邻算法消除原始网络数据中的冗余特征,并将其作为粒子群算法的初始解,然后采用粒子群算法找到最优特征子集,并对粒子的惯性权重进行自适应调整和种群进行混沌操作,帮助种群跳出局部最优,最后采用KDD CUP 99数据集对KNN-IPSO的性能进行测试。结果表明,KNN-IPSO消除了冗余特征,降低了分类器的输入维数,有效提高了入侵检测正确率和检测速度。
