【摘 要】
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针对网络入侵攻击检测系统检测准确率与计算效率较低的问题,提出一种基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统。将训练集划分为若干的子集,使用特征选择方法提取特征集中类
【机 构】
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东莞职业技术学院,广东医科大学教育技术与信息中心
【基金项目】
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广东省教育科学“十二五”规划教育信息技术研究专项课题(13JXN034)
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针对网络入侵攻击检测系统检测准确率与计算效率较低的问题,提出一种基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统。将训练集划分为若干的子集,使用特征选择方法提取特征集中类内相关性高、类外相关性低的特征;对人工蜂群算法进行修改,通过引入全局搜索能力强的算法提高人工蜂群算法的性能;根据优化的特征子集与规则集对网络入侵攻击行为进行分类处理。基于网络入侵数据集的实验结果表明,该系统实现了较高的检测性能和计算效率。
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