基于BPSO-SVM的网络入侵特征选择和检测

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采用改进的二进制粒子群优化进行入侵特征子集选择,粒予群中每个粒子代表。个选择的特征子集,结合支持向世机使用该特征子集所对应的数据集进行分类,正确分类结果作为该粒子的适应度,通过粒子群优化实现最优入侵特征选择。改进的BPSO方沾中通过引入粒于群依概率整体变异来避免陷入局部最优,同时采用粒子禁忌搜索列表来扩大粒子搜索范围和避免重复计算;SVM中采用基于粒度的网格搜索来获得最优核参数。最后用KDD99标准数据集进行实验研究,结果表明该方法能获得满意的检测效果。
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